蚁群算法求解TSP(Excel VBA版)

计算TSP问题的matlab代码,有两种现成的算法。代入即可。

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

蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo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。解决优化问题的基本思路为:用蚂蚁的行走路径表示

基本的matlab蚁群算法求解vrp问题

采用蚁群算法优化城市遍历路径，提升算法效率。

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

旅行商问题（TSP）是最古老而且研究最广泛的组合优化问题。针对TSP问题，提出一种蚁群与粒子群混合算法（HAPA）。HAPA首先将蚁群划分成多个蚂蚁子群，然后把蚂蚁子群的参数作为粒子，通过粒子群算法来

求解TSP问题的一种改进蚁群算法，王峰峰，王仁明，TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题，用蚁群算法求解此问题存在搜索时间长，容易陷入局部最优解的不足。本文提出了一种改进的蚁群��

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象，提出了一种自适应多态免疫蚁群算法（adaptive polymorphic immune ant colony algorithm，PIACA）。通过设置多种状态

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