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注释很详细，非常适合初学者，蚁群算法的完整过程，matlab代码

用蚁群算法解决旅行商问题的MATLAB代码

【路径规划】基于蚁群求解多旅行商MTSP问题matlab源码.md

ABC_TSP，人工蜂群算法优化旅行商问题matlab代码，完整无误。 ABC_TSP，人工蜂群算法优化旅行商问题matlab代码，完整无误。

蚁群算法求解旅行商问题 蚁群算法最初是通过对蚂蚁群落的观察，受蚁群行为特征启发而得出的。蚂蚁是一种群居昆虫，在觅食、清理巢穴等活动中，彼此依赖、相互协作共同完成特定的任务。就个体来讲，单个蚂蚁的智力和体力是极其有限的，服务于整个群落的生存与发展；就群体来讲，蚁群在行为上的分工协作、在完成任务过程中所体现的自组织特征等反应出蚁群具有较高的智能和自我管理能力，具有很高层次组织性，这使得蚁群能够完成一些复杂的任务。 TSP问题是典型的NP完全问题，许多算法验证及算法效率测试都以TSP问题为基础。在蚁群算法研究中，第一个蚁群算法，蚂蚁系统，就是在TSP问题的基础上提出来的。而后，依据TSP问题，又提出了蚁群算法系列中具有代表性的蚁群系统，最大一最小蚂蚁系统。

修改下最下面的路径信息。这是转载来的java代码。只是将网络上的资源进行整合。

TensorFlow代码实现霍普菲尔德网络(Hopfield)解决20个城市旅行商问题(TSP)，旅行商问题 TSP 是一个典型的组合优化问题，并且是一个 NP 完全问题，其可能 Hamilton 圈的数目是顶点的数目 n 的指数函数，所以一般很难精确地求出其最优解。所谓组合优化问题，是指在离散的，有限的数学结构上，寻找一个满足给定条件，并使其目标函数值达到最小或最大的解。一般来说，组合优化问题通常带有大量的局部极值点，通常是非线性的 NP 完全问题。其最先起源于一个旅行商要访问他所有的客户，要发现一条最短的路线。用用图论的术语来说，旅行商问题就是在赋权完全图上找一个权最小的 Hamilton 圈。但是，首先从应用上来说，很多实际应用问题，如印制电路板的、连锁店的货物配送路线等，经简化的处理后，均可转化为旅行商问题TSP。