旅行商问题，针对多旅行商多城市问题进行求解，可用于任务分配等整数规划问题求解。

计算智能课程作业，要求写一篇计算智能相关技术的小论文。本论文对TSP问题，采用遗传算法进行求解。

选址—路径问题(LRP)同时解决设施选址和车辆路径问题, 使物流系统总成本达到最小, 在集成化物流配送网络规划中具有重要意义。针对带仓库容量约束和路径容量约束的选址—路径(CLRP)问题, 提出了一种结合模拟退火算法的混合遗传算法进行整体求解。改进混合遗传算法分别对初始种群生成方式、遗传操作和重组策略进行改进, 并实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的有效结合。运用一组Barreto Benchmark算例进行数值实验测试其性能, 并将求解结果与国外文献中的启发式算法进行比较, 验证了改进混合算法的有效性和可行性。

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附有visual studio 2017c++代码文件，包括一些测试函数也在代码里面，还有一些origin数据结果处理文件。

遗传算法GA求解TSP问题matlab代码

此演示展示了最近邻匈牙利方法（munkres 算法）的单个步骤，用于分配问题、对称或非对称成本矩阵的分支定界。 显示了分支定界算法的树，用户可以选择更多或更少的细节。 文件提供了4个例子，也可以输入自己的例子。注意：这个程序不适合大于9x9的矩阵！

遗传,模拟退火,蚁群三个算法求解TSP的对比.pdf

MATLAB 蚁群算法 求解 50个城市的TSP 旅行商问题的 详细代码

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