遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群算法 解决三十个城市的旅行商问题python实现

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主要是用遗传算法实现旅行商的问题，能得到很好的效果。。。

估价函数为f(n)=h(n)+g(n)。其中h(n)表示已经走过的实际路程。g(n)表示未走过路程到终点（起点）最短的距离。

本文讲解了如何在MATLAB中使用蚁群算法来优化解决旅行商问题，并加入容量约束限制，详细介绍了算法的具体实现过程，以及实验结果的分析和对比。读者可以通过本文了解到如何使用MATLAB来解决实际问题，并

利用蚁群算法来解决经典的旅行商问题，这是程序文件，是基于C#编程语言的，算法研究可以参考高等教育出版社，东北大学汪定伟主编的智能优化算法

用蚁群算法及其改良后求解旅行商问题，基于MATLAB的蚁群算法求解旅行商问题，适用范围广，可解决最短路径最大流等各种问题。

遗传算法解决5种多旅行商问题(mtsp)的matlab程序 分别为以下5中情况: 1.从不同起点出发回到起点(固定旅行商数量) 2.从不同起点出发回到起点(旅行商数量根据计算可变) 3.从同一起点出发

各种遗传算法解决旅行商问题的matlab代码大合集，其中英文注释5种方法，中文注释一种方法。

将模拟退火和遗传算法相结合用于聚类分析，两种算法可以相互取长补短

模拟退火在QoS路由选择中的应用研究。模拟优化