旅行商问题的三种求解方法

摘　要:结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想,提出用混合粒子群算法来求解著名的旅行商问题.与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,24种混合粒子群算法的效果都比较好,其中交叉策略D和变异策略F的混

蚂蚁算法求解TSP旅行商问题，有详细的源代码及注释,采用面向对象设计思路

遗传算法在求解旅行商问题中的应用详细介绍了关于旅行商问题以及遗传算法的问题

Ant colony basic algorithm source program for solving traveling salesman problem

t_tsp_3_未到城市代价.py是一个用Python编写的解决旅行商问题的代码，可用于为旅行商寻找最短的路径。该代码使用了未到城市代价算法来计算路径，其中涉及了图论、动态规划和优化算法等知识。除了在

基于OPENMP求解旅行商问题的并行蚁群算法

解决旅行商问题的四种不同的算法的类库,as文件,可以直接使用

用模拟退火算法解决旅行商问题,节点数为144个,耗时较长。

旅行家要旅行5个城市,要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市,并要求所走的路程最短,其代价矩阵如下(INF表示不可达) 试求出最小代价,并输出对应的路径。

旅行商问题也叫巡回推销员问题或货郎担问题。 旅行商问题就是要在所有路线上找出一条具有最小耗费的周游路线。