基于蚁群算法的TSP优化方案

基于蚁群优化算法的立体匹配

chapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化

是关于蚁群算法中在tsp问题中的应用。代码可运行，可读性很好，欢迎大家下载！

基于蚁群算法求解TSP问题的研究，吴璇，，蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术，其利用多样性和正反馈性机制能够进行分布式并行查找

基于OpenMP的并行蚁群算法求解TSP，C++项目，VS上运行成功，MFC界面，运算效率高，可以对比串行蚁群算法和优化后的并行蚁群算法执行效率。

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于自然选择策略的改进型蚁群算法,改进后的算法利用自然选择中“优胜劣汰”的进化策略,对每次迭代的随机进化因子大于进化漂变阈值的路径信息素进行

这是我自己编写的最典型的的蚁群算法求解TSP问题CUDA程序,全是由C语言写成,还没有进行并行化,看到网上有很多关于C语言的蚁群算法程序,但是下载后资源都不是很全,无法运行,本程序可以直接运行,已经编

蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。压缩包中包含蚁群算法，并将其用于解决运筹学中的货

改进的蚁群算法在TSP上的应用，在原有的蚁群算法基础上加以优化

针对原有最优旅游路线优化模型关于最短路线的获取性能较差的问题,构建基于蚁群优化算法的最优旅游路线优化模型,设定旅游景点地理信息格式,完成地理信息抽取。设定路线选取流程,引用蚁群算法完成最优路线选取工作