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软件算法开发

基于禁忌搜索算法的TSP问题最优路径搜索matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序基于禁忌搜索算法的TSP问题最优路径搜索，旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题。其起源可以追溯到 19 世纪初，最初是在物流配送、线路规划等实际场景中被提出。简单来说，给定一组城市和城市之间的距离，旅行商需要从一个城市出发，访问每个城市恰好一次，最后回到起始城市，目标是找到总路程最短的路线。

Hopfield神经网络求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），提供完整MATLAB代码，复制粘贴即可运行Hopfield神经网络是以美国物理学家约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）的名字命名的。他在1982年提出了这种类型的神经网络模型，因此通常被称为Hopfield网络。Hopfield网络是一种早期的人工神经网络，具有以下特点：

优化算法MATLAB与Python

FJSP：袋鼠群优化（Kangaroo Swarm Optimization ，KSO）算法求解柔性作业车间调度问题（FJSP），提供MATLAB代码柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem，FJSP），是一种经典的组合优化问题。在FJSP问题中，有多个作业需要在多个机器上进行加工，每个作业由一系列工序组成，每个工序需要在特定的机器上完成。同时，每个机器一次只能处理一个工序，且每个工序的处理时间可能不同。

淘金优化算法GRO求解不闭合MD-MTSP，可以修改旅行商个数及起点（提供MATLAB代码）淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）由Kamran Zolf于2023年提出，其灵感来自淘金热，模拟淘金者进行黄金勘探行为。淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）提供MATLAB代码_IT猿手的博客-CSDN博客

淘金优化算法GRO求解不闭合SD-MTSP，可以修改旅行商个数及起点（提供MATLAB代码）淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）由Kamran Zolf于2023年提出，其灵感来自淘金热，模拟淘金者进行黄金勘探行为。淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）提供MATLAB代码_IT猿手的博客-CSDN博客

强化学习应用（二）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。