改进的蚁群算法求解TSP问题

蚁群算法

蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，它是由意大利学者DorigoM等人于1991年首先提出，并首先使用在解决TSP（旅行商问题）上。之后，又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型。

用matlab编程实现的蚁群算法用于解决经典tsp问题,已通过调试,适于初学者。

旅行商问题大都是用遗传算法求解,不过蚁群算法比它高效得多,在百度的蚁群算法吧里有人发了个注释清晰的代码,有兴趣的可以去研究一下蚁群算法和模拟退火算法,这两者都可以解决旅行商问题。而关于遗传算法和模拟退

用C语言编写的word 文档的TSP的蚁群算法代码,有详细的步骤解释

蚁群算法是现代优化算法，这个是直接可以编译通过的蚁群算法求解51城市的TSP问题的MATLAB源代码

遗传算法蚁群算法在求解TSP问题上与遗传算法的对比研究

一些经典蚁群算法，从基本蚁群算法、最大最小蚂蚁系统、简化最大最小蚂蚁系统、基于最近邻最大最小蚂蚁系统、蚁群系统，排序蚂蚁系统、精英蚂蚁系统到自适应蚁群算法，用于TSP问题求解。

压缩文件中包含了三种算法源码,打开即可直接运行,都是用的C或C++。论文中详细介绍了三种方法在旅行商问题上的应用,也对三种方法的效率进行了对比,并且对TSP问题进行了总结。

针对蚁群算法搜索空间大、收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于动态凸包引导的偏优规划蚁群算法。改进后的算法动态控制蚂蚁的待选城市范围,有助于在跳出局部最优并向全局最优逼近的基础上减少蚂蚁搜索