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针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点：消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。在相同参数下，其搜索时间大大缩短，并且得到了更好的最优解。将其应用到旅行商(TSP)问题中，和基本蚁群算法、遗传算法相比较，其具有以下优点：较好的搜索最优解的能力；对新解不会过早的终止；探索新解的能力进一步增强。因此，改进的蚁群算法在求解TSP等组合优化问题时非常有效。

该程序为本人所写 希望对大家有用，研究生毕业那年研究蚁群算法，写了好长时间 ，效率还可以

简单说明 使用多种基本启发式算法替代广义TSP问题。 所谓广义TSP，即一些城市可能卖的是同一类商品，在买这类商品时仅走这些城市其中一个即可。 目录： 图片-只是一些结果图片 代码** extendTSP.py 用于随机生成广义TSP实例，并提供一些通用函数（如生成广义TSP实例，生成距离等） SA.py模拟退火 tabu.py禁忌搜索 Genetic.py遗传算法 ACO.py蚁群算法 依赖：matplotlib + numpy，python3 可以通过extendTSP.py中的extendTSP_generate（）函数来生成实例 def extendTSP_generate ( city_num , goods_num , x_range = 20 , y_range = 20 ) ' '' city_num - 城市数量 goods_num - 商品种类数目 x_range

计算智能课程：Python遗传算法和蚁群算法。。

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