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！

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：tsp算法_遗传算法解决tsp问题_MATLAB编程_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

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：遗传算法求解TSP标准程序_遗传算法_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

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：自创遗传算法解TSP操作_遗传算法_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

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。

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。

麻雀算法求解背包问题，求解效果好，多次迭代

采用蚁群算法进行TSP优化问题，给定任意两个城市之间的距离，使之经过每个城市的距离最小，通过测试做出最短距离路线图和最短距离和平均距离的变化图。

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。

java 遗传算法 TSP 遗传算法大体上是可以先随机生成一组大量的解空间，作为一个初始的种群，然后按照一定的策略让种群自由交叉（也就是传说中的交配），变异。按照一定的策略淘汰种群中不符合预期目的的个体。