多旅行商问题matlab代码

时间: 2023-05-23 16:06:25 浏览: 56
A:以下是一个使用动态规划解决多旅行商问题的 MATLAB 代码示例: ```matlab % 输入城市坐标 cities = [0 0; 1 1; 2 1; 1 2; 2 2]; % 求解旅行商路径 path = solveTSP(cities); % 输出路径 disp(path); % 动态规划算法求解 TSP function path = solveTSP(cities) n = size(cities, 1); dist = distMat(cities); dp = zeros(2^n, n); path = zeros(1, n); % 初始化,从任意一点开始,记为第 1 个点 for i = 2 : n dp(bitset(0, i-1), i) = dist(1, i); end % 动态规划求解 for s = 3 : n C = combnk(2:n, s-1); for i = 1 : size(C, 1) S = C(i, :); M = zeros(1, n); for j = 1 : length(S) state = bitset(0, S(j)-1); for k = 1 : length(S) if j ~= k state = bitset(state, S(k)-1); end end for k = 1 : n if bitget(state, k-1) == 1 M(k) = M(k) + dist(k, S(j)) + dp(bitset(state, j-1), S(j)); end end end for j = 1 : length(S) state = bitset(0, S(j)-1); for k = 1 : length(S) if j ~= k state = bitset(state, S(k)-1); end end for k = 1 : n if bitget(state, k-1) == 1 dp(bitset(state, j-1), k) = min(dp(bitset(state, j-1), k), M(k) - dist(k, S(j)) - dp(bitset(state, j-1), S(j)) + dist(S(j), k)); end end end end end % 回到起点 state = 2^n-1; [~, idx] = min(dp(state, :)); path(n) = idx; for i = n-1 : -1: 1 state = bitset(state, path(i+1)-1, 0); [~, idx] = min(dp(state, path(i+1))); path(i) = idx; end end % 计算城市距离矩阵 function dist = distMat(cities) n = size(cities, 1); dist = zeros(n, n); for i = 1 : n for j = i+1 : n dist(i, j) = norm(cities(i, :) - cities(j, :)); dist(j, i) = dist(i, j); end end end ``` 此代码实现了一个使用了动态规划算法的多旅行商问题求解器。该算法通过计算所有子问题的最短路径长度,然后组合得出最终的旅行商路径解。

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