此程序为经典的蚁群算法解决旅行商问题,蚁群算法包括信息素更新，蚂蚁数目，最大迭代次数等

根据在研学旅行行业 13 年创业经验的专家表示，当前，学生家长多为 70 后，80 后， 学历水平普遍较高，不再仅限于关注子女的考试成绩，逐渐开始注重素质教育。这一教育观 念的转变刺激研学旅行行业加速发展。  （1）市场对劳动者的要求不断变化：伴随人工智能技术的发展，未来重复性、简单性、 危险性的工作岗位将会被机器人取代，市场将不再需求缺乏创造力、想象力和审美的劳动者。 受大环境影响，家长开始逐步重视培养子女成为德智体美劳全面发展的综合性人才。  （2）研学旅行优势凸显：①提高科学素养。研学旅游企业组织学生参观自然保护区、 国家森林公园及湿地保护公园等地，培养学生研究地质地貌、生态环境的科学方

此资源是exe文件，非源码，采用的是改进粒子群+2OPT算法，100个点之内规模TSP保证在1秒内找到最优解，大规模的TSP问题也会计算出非常好的结果，如果你也在做TSP程序，这个工具可以让你知道你算的结果和最优解到底差多少

这是一个用C语言实现的旅行售货员问题，用的是分支限界法，是在Dev-C++下编写的。

运输供应商 旅行商问题解决方案 这个程序生成一个随机数量的点，然后生成一个凸包。 然后它解决了最短路径问题，所有这些都在一个基本的 Java GUI 窗口中

旅游线路优化问题,旅游大陆是一个旅行商问题，我们通过c++,matlab等多种软件对于初始数据进行分析运算，并将其合理运用以建立模型，最后采用遗传算法对数据进行运算。

任意输入城市数目，然后输入各城市间距离，运行显示各条旅行路线 使用贪心算法，找出次优解

使用python解决TSP(旅行商问题）-附件资源

旅行商问题的启发式算法 遗传算法 生成染色体的随机种群 计算每个染色体的适应度 重复步骤 使用选择方法选择父母对 以概率 Pc 通过对父母的交叉生成一个孩子 通过以概率 Pm 交换基因来突变孩子 使用精英主义用新的人口替换当前的人口 代表 - TSP 每条染色体都是问题的一个解，由一组基因组成 每个基因代表一个城市 每条染色体只包含一个基因一次 交叉 从旧人口中选择给父母锦标赛选择（替代轮盘，基于奖励） 随机选择要从第一个父级继承的部分并完成第二个父级的缺失部分 突变 根据突变率，有可能在遗传的每个染色体中交换两个基因 替代使用 k-opt 交换 蚁群优化 在起点生成蚂蚁种群 移动每只蚂蚁直到全部到达目标点并返回起点 蚂蚁配置信息素在那里移动到点之间 信息素在每个点蒸发。 在较长的路径上，信息素蒸发得更快 产生新的种群并重复 代表 - TSP 以随机城市为起点生成蚂蚁种群 移动图表上

旅行家要旅行5个城市，要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市，并要求所走的路程最短，其代价矩阵如下（INF表示不可达） 试求出最小代价，并输出对应的路径。