蚁群算法用于TSP的并行策略及模型_图文.doc

Matlab program for solving TSP problem by ant colony algorithm

基于蚁群算法的TSP问题研究的开题报告1.1蚁群算法的发展和应用1.2蚁群算法求解TSP问题1.3蚁群算法优缺点1.4蚁群算法的展望参考文献毕业设计任务要研究或解决的问题和拟采用的方法

这是我做课题的一个初步的试验程序，代码质量不是很高，但能正确运行。这是将并行程序在串行运行

针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷，提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解，在局部搜索中采用聚类进行二次搜索，缩小了算法的搜索范围、改善了解空间

资源完整的包含了在vs上运行的所有文件，下载后用vs打开即可运行。

一种求解TSP的混合蚁群算法,刘建芳,杨军,文章在蚁群系统的基础上提出了一种融入遗传算法的混合蚁群算法。为了区分两城市之间的距离长短对后来的蚂蚁选择该路径的贡献程度

该资源提供了一份MATLAB代码，实现了利用蚁群算法解决旅行商问题（TSP）。代码包含了算法的完整实现，并可直接用于求解TSP问题实例。

里面有几个文档是介绍相关背景，threadpool.h和threadpool.c文件包含了简单线程池的库函数，ant_pthread.c是并行蚁群算法的源代码

为了克服基本蚁群算法收敛速度慢、易于停滞的缺陷，提出了一种基于局部优化策略的蚁群算法（LOACA）。该算法根据TSP的特点,采用了三种局部优化算子来交换搜索路径中城市的位置,以改进解的质量。以TSP为

注释很详细，非常适合初学者，蚁群算法的完整过程，matlab代码