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蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化，结合具体的案例给出了程序分析

遗传解决TSP问题算法，可以求解返回起点和不返回起点单程遍历最短路径问题。

chapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化

遗传算法解决5种多旅行商问题（mtsp）的matlab程序 分别为以下5中情况： 1.从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量） 2.从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变） 3.从同一起点出发回到起点 4.从同一起点出发不会到起点 5.从同一起点出发回到同一终点（与起点不同）

旅行商问题，TSP问题（Travelling Salesman Problem）规约矩阵法实现，有详细注释，可以使用，结果保存在工程的txt文件中

旅行商问题TSP225的城市数据，城市编号，坐标点。最短路径时可绘出TSP。

要求 ROS口才： : 科尔康： sudo apt install python3-colcon-common-extensions ROS2软件包： sudo apt install ros-eloquent-rviz2 ros-eloquent-urdf ros-eloquent-xacro ros-eloquent-robot-state-publisher ros-eloquent-joint-state-publisher-gui ROS2凉亭包装： sudo apt install ros-eloquent-gazebo-dev ros-eloquent-gazebo-plugins ros-eloquent-gazebo-ros ros-eloquent-rqt-robot-steering 创建一个ROS2工作区： cd ~ mkdir -p ws_ro

蚁群算法，用于旅行商问题和最短路径问题，Matlab代码

tsp问题matlab代码步骤旅行商问题 目的与总结 使用约束生成法解决美国48个州的首都 Dantzig-Fulkerson-Johnson公式具有2 ^ n-2子轮廓消除约束，这使该问题在计算上难以解决。 对于48个城市的问题，将存在2 ^ 48-2 = 281,474,976,710,654（281万亿）次子行程消除约束。 因此，我们使用约束生成方法来生成问题并向该问题添加约束，直到找到解决方案为止。 对于使用Mosel（Xpress）代码的48个城市（美国48个州首府）的游览，此方法可在2分钟内收敛为解决方案。 使用相同的方法，还可以解决26个城市的旅行问题。 文件： TSP-DFJ-48.mos：48城市旅游的Mosel代码 TSP-DFJ-26.mos：26城市旅游的Mosel代码 US48.dat：美国48个州首府的坐标 US26.dat：在美国随机选择的26个州首府的坐标 tourmap_48.png：48个城市游览的地块 tourmap_26.png：26个城市游览的地块 US48TourPlot.m：Matlab代码以绘制使用Mosel代码生成的48个城市游览 US