LP解决旅行商问题算法

Using the branch and bound method to solve the traveling salesman problem

遗传算法（GeneticAlgorithm）即是通过模拟自然进化过程，搜索出最优解的方法，如可用来解决组合优化问题。TSP问题即旅行商问题，假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路

本文利用遗传算法的全局搜索能力求解,针对旅行商问题(TSP),设计一种贪婪算子个体保护的遗传算法，并使用MATLAB语言进行了实际的编程求解，编程中的各个模块分别实现了优选复制、交叉、变异等环节。用编

用遗传算法求解TSP即一个经典的算法优化问题，描述是：一位旅行商人需要辗转若干个城市卖东西，每个城市只去一次，最终需要回到出发的城市，问如何规划路线，使得总旅程最短？

旅行商问题(TSP),也称担货郎问题。最早可追溯到1759年EULER提出的骑士旅行问题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的一个典型难题。应该说，TSP是一个具有广泛应用背景

基于蚁群算法（ACO）求解一般旅行商问题，使用matlab来实现算法。具有普适性。

用蚁群算法解决中国31个城市巡回最短路线的旅行商的问题。可用运行AntAl.m文件

论述非常精辟，看看吧！旅行商(TSP)f司题跫组合优化中最典型的NP．Hard问题之一，并且应用广泛，如电路叛印刷设诗、交通调发等。羁裁美予该闯题豹癜发式算法主黉分为两类；辉路构造算法_稀环踌改遗算法

：竞争决策算法是在分析大自然生物世界特别是人类的各种竞争机制和决策原理的基础上，利用竞争造就优化、决策左右结果的特性来到达优化目的的新型寻优算法。给出了用竞争决策算法求解多目标旅行商问题的算法，经过大

对基本的蛙跳算法做了简介，并对基础蛙跳算法进行改进，通过对旅行商问题的求解，验证改进算法得到改善