求解旅行商问题的蚁群优化算法，包含路径的构造、轮盘赌法进行城市的选择、信息素的更新等函数，仅300行代码一个main.cpp即可实现全部功能，程序运行后会输出城市坐标、距离矩阵、迭代后的最优路径及最短路径长度。

代码解释的很详细，可以直接用，已经测试过了，很好用。

复现蚁群算法，解决TSP问题，注释详细

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蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化，注释齐全

matlab蚁群算法tsp.txt

针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点，提出了改进距离启发因子以增加目标节点对下一节点的影响，从而提高全局搜索能力，避免陷于局部最优解，提高收敛速度；考虑真实环境的复杂多样性，引入多个路径质量约束来改进信息素更新规则。仿真实验结果显示，改进蚁群算法在动态路径规划中具有良好的效果。

这是一些蚁群算法的实例，里面有一些m文件也方便大家自己调用

hslogic算法仿真蚁群算法优化matlab仿真 [path,information]=searchpath(n,m,information,z,starty,starth,endy,endh); %路径寻找 fitness=CacuFit(path); %适应度计算 [bestfitness,bestindex]=min(fitness); %最佳适应度 bestpath=path(bestindex,:); Best=[Best;bestfitness];