Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。 近年来，许多专家学者致力于蚁群算法的研究，并将其应用于交通、通信、化工、电力等领域，成功解决了许多组合优化问题，如调度问题(job-shop scheduling problem)、指派问题(quadratic assignment problem)、旅行商问题(traveling salesman problem)等。

【TSP问题】基于遗传算法求解三维旅行商问题含Matlab源码

旅行商问题（Travelling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题。在这个问题中，一个旅行商需要访问所有指定的城市，并最后返回到原始城市，但是每次只能访问一个城市，并且不能重复。目标是找到一条最短的可能路线。 这个问题是一个NP-hard问题，意味着没有已知的多项式时间算法可以解决所有实例。但是，可以使用近似算法或启发式方法来找到接近最优的解。 以下是一个简单的Python实现，使用贪婪算法来解决TSP问题： 注意：贪婪算法并不保证找到最优解，但它通常可以找到一个相对较好的解，并且运行时间相对较短。对于大型问题，可能需要使用更复杂的算法，如遗传算法、模拟退火或线性规划方法。

遗传算法及基于该算法的典型问题的求解实践，包括博文涉及的所有仿真及其结果，另外为害怕乱码，还将代码复制到了txt中。

采用灰狼优化算法求解多旅行商问题

通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP）

封装了并行机调度PMS、流水车间调度FSP、作业车间调度JSP中的启发式算法和智能群算法[遗传算法GA、粒子群算法PSO、蚁群算法ACO、禁忌搜索TS、模拟退火SA等]；旅行商问题TSP优化求解算法[最近邻算法、领域搜索算法、禁忌搜索算法、Lin2-opt和3-opt算法]；车辆路径问题VRP优化求解算法[节约里程法、改进式节约里程法、扫描算法Sweep]

1.NET下可以直接运行 2.关键代码有非常详尽的解释 3.算法代码非常简洁

构建容量受限的旅行商问题模型，加入容量约束，采用蚁群算法优化，matlab实现！