标准粒子群算法在寻优过程中，容易陷入局部最优解。为解决这一问题，混合粒子群算法摒弃了传统的粒子位置更新方法，引入了遗传算法中的交叉和变异操作，通过粒子与个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来寻找全局最优解。
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包括蚁群算法求解TSP问题的源码,本源码是采用java来求解的。
基于“遗传”和“免疫”算法求解TSP问题; 传统的算法根本无法解决大规模求解问题，穷取法的计算级数为 N的阶乘， N为城市个数。 基于“遗传”和“免疫”算法，能够快速求解，文中对算法研究了很多“改良”
蚂蚁算法对解决最短路径问题，是对TSP的一个优化求解，蚂蚁算法求解TSP问题的改进算法。
利用TSP问题特点,提出了动态分组算法求TSP问题.将TSP环路动态随机分解成双环,再用最佳组合方式组合成单环,实现了在总体路径寻优下的局部路径优化,从而使所得路径尽可能接近最优解.通过对TSPLIB
在VisualC++环境下，利用遗传算法求解TSP（旅行商）问题。
在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从
本文档介绍了A星算法求解旅行商问题，并且给出了相应的JAVA源代码，测试了8个城市之间的最优路径。
理解人工免疫系统的基本原理，下载TSP问题标准库，用C++或Java语言实现人工免疫算法的TSP问题求解：设计求解TSP问题的编码方案；免疫基因操作、克隆操作、选择操作的设计；用代码实现并分析算法的执
用蚁群算法实现TSP问题，内含13个城市测试矩阵的相对坐标，算法源程序，运行结果和鲁棒性分析，程序移植性好易于修改
蚂蚁群算法解决TSP问题，数据集自己用文本文件存储，在VS2010下能运行，自己写的，用到了C++STL库函数
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