在这个 M 文件中，在列出的参考论文的支持下给出了 ACO 算法的实现。 您可以轻松地将其用作以下命令来查看结果和播放迭代过程的图片。 ACO('文件名.tsp'); filename.tsp 是对称或非对称 TSP 问题的问题文件，您可以从以下站点下载： http : //elib.zib.de/pub/mp-testdata/tsp/tsplib/tsp/index.html 由于ACO算法有多种类型，因此给出了基本的一种蚂蚁系统（AS），它是独创的。 更多问题或其他ACO算法，您可以通过电子邮件codstar@126.com与我联系。 如果您想将其用于商业用途，请告诉我。 非常感谢 Doug Hull 的建议！

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）。通过设置多种状态蚁群及引入自适应多态蚁群竞争机制，PIACA算法能有效抑制收敛过程中的早熟停滞现象。将禁忌表中每只蚂蚁走过的路径视为抗体，对抗体运用局部最优搜索算法和免疫克隆选择算法进行高效优化，提高了解的质量。针对TSP实验结果表明，该算法在收敛速度及求解精度上均取得到了较好的效果。

用MFC实现，可动态画出旅行商旅游路线。并且实现暂停和继续功能，能保存当前状态，且获取状态继续画出路线。

提出了一种基于局部搜索机制快速求解TSP的遗传算法。基于局部搜索机制,自适应地将标准遗传算法与局部启发式算法结合,使得局部启发式算法只在有效改善种群个体质量的情况下才允许执行,有效地避免了因局部搜索次数过多而引起的陷入局部最优和计算负担过重现象的发生。仿真结果表明,该算法具有较强的全局优化能力及较快的收敛速度,在求解TSP问题时有较高效率。

完整代码，可直接运行

多旅行商问题若有局部路径可以重复走的情况 具有重复路径的多旅行商问题： 1、先用Dijkstra算法求解到各个节点的最短路径，最终放入到完全图中 2、初始化染色体数组 3、循环做交叉、变异、选择（轮赌法）运算指定次数 4、利用虚拟分隔符在完全图中找到适应性最好的多旅行商基因序列（若是三个旅行商就用两个分隔符、四个就用三个分隔符，以此类推） 5、再从完全图中解算出原始的路径，最终问题解决 注：由于遗传学算法是随机序列筛选，会出现结果不一致情况，可以增加迭代次数保证结果的准确率。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：连续Hopfield神经网络的优化_旅行商问题优化计算_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

蜜蜂算法解决旅行商在52个城市间的路径规划。下载后打开BA_TSP.m,并更改MATLAB的当前路径为下载文件的存储路径，运行即可。

这是旅行商问题的离散状态转换算法

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