TSP，遗传算法求解旅行商问题，完整源码，可自己改参

自己写的旅行商问题 用的全排列算法11111111111111111111111111111111111111

主要介绍了Python基于回溯法子集树模板解决旅行商问题（TSP）,简单描述了旅行商问题并结合实例形式分析了Python使用回溯法子集树模板解决旅行商问题的相关实现步骤与操作技巧,需要的朋友可以参考下

包括了图形用户界面的 蚁群算法解决旅行商问题 语言：java 内容：附录中包括了完整代码和详细注释； 运行测试情况； 详细阐述了各段代码的输入输出数据的格式要求； 各个类的定义和功能的说明

本算法是用全排列问题来解决旅行商问题，得到最小花费，同时记录最优路径。。属于暴利枚举，简单，容易理解。学会了这个，大家就可以学习回溯法的旅行商问题了。。

针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点：消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。在相同参数下，其搜索时间大大缩短，并且得到了更好的最优解。将其应用到旅行商(TSP)问题中，和基本蚁群算法、遗传算法相比较，其具有以下优点：较好的搜索最优解的能力；对新解不会过早的终止；探索新解的能力进一步增强。因此，改进的蚁群算法在求解TSP等组合优化问题时非常有效。

旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）是指对给定一组n个城市和它们两两之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次而且总的旅行距离最短。 此问题是典型NPC组合优化问题（NPC=Non-deterministic Polynomial complete，即是多项式复杂程度的非确定性完全问题。）

本程序对于想直观了解分支限界算法的程序员们来说是一个很好的东西，它以树形图的方式，展示了排列树中每个节点的入堆出堆情况，并且给出了详细的信息，对理解算法的精髓提供了很好的帮助。

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