算法复杂度分析 算法分析 如果程序终止于NC 次循环后, 算法复杂度为：O(NC·n2·m ) 第一步的复杂度为O (n2+ m) 第二步的复杂度为O (m) 第三步和第四步的复杂度为O (n2·m) 第五步的复杂度为O (n2) , 第六步的复杂度为O (n·m) 实验证明m 一般取值与n 为同一数量级 因此，整个算法的复杂度为O (NC·n3)

本文结合题目所给信息，利用相关数学知识，建立了有关风景区游览路线最优规划的数学模型，从问题一至问题四系统研究和解决了涉及游览路线最短、游览时间最长等最优规划问题。为建立好游览路线最优规划的模型，我们参考了TSP模型（即Travelling Salesman Problem）；通过对这一图论中最经典问题的研究，我们对TSP计算复杂性有了一定的了解，从而对该题所描述的数学物理情景有了更清晰的认识。为了能使该旅游景区能同时满足不同游客的游览需求，解决由此产生的时间或空间冲突，规避随机发生的不确定因素，我们在传统的TSP模型基础上根据实际问题找到约束条件及目标函数，利用二叉树方法进行遍历操作，以找到问题的最优解。 本文利用MATLAB R2016a编程，所有代码均能在MATLAB 2016a中正常运行。 关键词：旅游路线设计；TSP模型；最短游览路线；最长游览时间；遍历算法

算法设计和分析实践，利用近似算法解决TSP等问题

工具箱包含使用自定义遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），多旅行商问题（MTSP）和其他变化的几种功能

【TSP问题】基于遗传算法求解31城市旅行商问题Matlab源码.pdf

------简单代码源代码系列------
该程序利用遗传算法解决了TSP旅行商问题，在传统的遗传算法基础上引入了灾变的概念，能够有效的跳出局部最优。程序的计算能力强，可以轻易计算500-1000个城市的TSP。本资源包含该程序的全部源代码，并附相关文档，请用Visual Studio 2003 打开解决方案。

算法设计与分析实验，利用近似算法解决TSP等问题

问题的可行解用0和1的序列表示，数据直接可以在函数中修改

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