粒子群算法与蚁群算法混合解决旅行商问题

分 数_ 任课教师签字_ 华北电力大学研究生结课作业 学 年 学 期20 10 学年第二学期 课 程 名 称人工智能与知识工程 学 生 姓 名张华壮 学 号2 10222 1007 题 目蚁群算法概述

chapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化

人工智能课小作业旅行商问题的蚁群算法求解&MFC图形界面显示结果

project要求编写程序以解决旅行商问题(TSP),规模最大可达56个城市。蚁群算法是一个比较好的解法。

求解旅行商问题的Matlab蚁群仿真研究，运用mtalab求解tsp问题。

这是一篇关于应用遗传算法解决旅行商问题的科技文章 , 在本文中作者详细的描述了问题的建模过程和对最后结果的分析,相信对大家有所帮助!

旅行商问题是典型的NP完全问题，最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增大，这里采用遗传算法来对其解决，在迭代一定次数后有较好的结果。

旅行商问题（TSP）是一种非常重要的组合优化问题，在实际生活中具有广泛的应用。本文介绍使用A算法来解决该问题，并提供了Java实现。A算法是一种启发式搜索算法，可以显著减少搜索空间。通过本文，您将了解

该程序利用遗传算法解决了TSP旅行商问题，在传统的遗传算法基础上引入了灾变的概念，能够有效的跳出局部最优。

代码只是用模拟退火算法解决旅行商问题的demo，代码中有详细的注解。