TSP问题是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。本文使用遗传算法解决TSP问题。（matlab代码）

TSP问题是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。本文使用蚁群算法求解TSP问题（matlab代码）

7.1 旅行商问题概述 1 7.2 旅行商问题的应用 3 7.3 算例问题描述和模型构建 4 7.4 2-opt全邻域搜索求解TSP思路及Matlab实现 4 7.5 禁忌搜索算法求解TSP思路及Matlab实现 8 7.5.1 禁忌搜索算法简介 8 7.5.2 禁忌搜索算法基本思想 9 7.5.3 禁忌搜索基本流程 9 7.5.4 禁忌搜索算法基本构成 10 7.5.5 禁忌搜索计算流程及Matlab程序实现 12 7.6 禁忌搜索算法求解TSP备注 16

采用启发式搜索求解TSP问题步骤为：首先利用最小生成树算法构造无向图 G 的TSP问题的最小生成树；然后从最小生成树开始构造闭合回路(N个城市不重复排列序列)；最后采用枚举的方法,确定从不同最小生成树开始构造的闭合回路中距离最小的一个 ,即最短城市序列 。 由于闭合回路中每个节点的度都为2 ,因此在构造闭合回路时需要处理最小生成树中度不等于2的节点。处理时,第一步是通过删除边的方法降低最小生成树中度大于2的节点的度 ,保证每个节点的度都不大2。删除边时,首先选择与待处理节点(度大于2的节点)相连接的节点中度最大的节点,如果被选择节点的度大于2 ,则删除这两节点之间的边,降低这两节点的度。否则,选择与待处理节点相连接的节点中权值大的节点,删除这两节点之间的边 ,降低这两节点的度 。第二步是通过连接的方法 , 连接最小生成树中度小于2 的节点 , 路 。连接时为了保证所有节点在同一个连通分量中 ,首先标记各连通分量 ,然后选择不同连通分量中度小于 2 的节点并且两点之间权值小的点进行连接 ,从而构成一个大的连通分量 ,最后连接同一个连通分量中仅有的两个度为 1 的节点 , 从而构成一个闭合回路 。

利用神经网络中Hopfield求解TSP旅行商问题的程序包简单应用，适用于初学者 利用神经网络中Hopfield求解TSP旅行商问题的程序包简单应用，适用于初学者

一种求解TSP问题的改进克隆选择算法

文化基因算法求解TSP问题的研究

用两种方法通过python编程对TSP问题的求解 , 一是通过gurobi求解器求解 , 二是通过智能算法PSO(粒子群算法)进行求解 . 并画出最优路径 . 资源中包括TSP问题的数学模型 , 两种求解方法的python代码 , 以及求解结果图 . 是学习最优化算法的绝佳实践项目 . 另:包含生成随机城市代码 , 可随意调整问题规模 , 获取实验结果 .

遗传算法是一种比较成熟的智能算法，一般通过改进遗传算法的算子达到提高算法性能的目的。提出一种改进的遗传算法，遗传算子是基于近邻选择策略设计的，另外还对评估函数、种群多样性以及保留精英算子等方面对遗传算法进行了改进，并将其应用到旅行商问题的求解上，实验结果表明提出的算法是有效的。

MATLAB源码集锦-混合粒子群算法求解TSP问题代码