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

此ppt介绍了解决TSP（旅行商问题）的三种算法：动态规划、蚁群算法、遗传算法

注释很详细，非常适合初学者，蚁群算法的完整过程，matlab代码

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。

利用模拟退火算法求解旅行商问题的算例

蚂蚁算法求解TSP旅行商问题，有详细的源代码及注释,采用面向对象设计思路

针对TSP问题的两种模型建立了模型，两种模型已经配置好，直接运行即可。 TSP问题对于很多模型都有很高的适用性，所以稍微把模型修改一下即可成为自己的模型，对于毕业设计是不错的选择。 这个模型可移植性也较高

基于遗传和免疫算法的TSP求解方法 1、介绍TSP问题及复杂度分析，剖析传统方法弊端； 2、介绍现代算法——遗传和免疫； 3、遗传免疫算法与TSP问题结合； 4、改进算法 本文法求解部分已达到世界第一水平！！ 提供论文和代码供学习和研究，本人QQ：113875896

遗传算法解决TSP旅行商问题 python，带图像输出，可自行修改经纬度。