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旅行商问题-A算法-java
分支与界法解旅行商问题，可以得到最优解，但是时间复杂度非常大。用程序实现后，在微机上运行，13个城市的平均计算时间超过1分钟。通过添加“优化矩阵”，加强“界”的限制，可以将城市数量增加到约26个。
该程序是基于模拟退火算法优化的旅行商问题解决方案。旅行商问题是一个经典的优化问题，其中商人需要从一个城市出发，遍历所有目标城市，每个城市必须且只能访问一次。该程序通过使用模拟退火算法来求解最优路径。该
为了给游客提供更好的路径推送服务，针对经典的TSP进行了延伸研究，提出了一种时间优化的旅行商问题（timeoptimalTSP，TOTSP），旨在寻找一条旅行时间最短的游览路径推送给游客来节省游客的旅
在本文中，对旅行商问题（TSP）评估了最近开发的自然启发式优化算法，称为水文循环算法（HCA）。 HCA基于水滴在自然水文循环中的连续运动。 HCA性能已在各种几何结构和标准基准实例上进行了测试。 H
旅行商的路径寻优问题，由于发博客比较麻烦，所以上传资源的形式供大家分享
某售货员要到若干城市去推销商品，已知各城市之间的路程(或旅费)。他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一次，最后回到驻地的路线，使总的路程(或总旅费)最小。
使用JAVA语言，分别通过实现蚁群算法，模拟退火算法来处理TSP问题，其中蚁群算法的测试数据是att48.tsp，详细算法文章请见：http://blog.izhixiao.me/archives/1
该文档主要介绍如何利用蚁群算法来实现旅行商（TSP）问题，代码后面有详细注解
利用MATLAB语言实现蚁群算法求解旅行商最优路径问题
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