matlab上写的代码，解决TSP旅行商问题，数据都写好了，点开就可以使用，早些年做数学建模时写的程序，有需要的自取。

粒子群优化算法解决旅行商（TSP）问题，求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离。代码可运行

本程序采用python3遗传算法求解34城市TSP问题以及可视化实现

TSP(旅行商)问题的测试数据及最优解，用于测试算法的优劣及效率等。TSP问题研究必备。

基于对话框，能显示最终结果和图像，还有统计显示寻优过程等功能

此代码是我智能计算课的一个练习作业。使用的是MFC对话框做的显示界面，在vc6.0平台上开发的，当然也可以用vs其他版本打开、更改或重新编译，文件中的debug文件夹和release文件夹里的.exe的文件可以直接双击运行。debug版本运行时带有调试信息，速度会慢点，release版本是发布版本，运行速度非常快。 1.显示界面上可实现的功能： 对话框上可以显示城市位置、规划后得到的结果路线，上面还设置有编辑框，可以直接调整算法的参数（如最大循环次数、禁忌长度、候选解个数等）。另外还设计有算法统计模块，可直接用曲线显示算法的收敛过程等等，路径长度和算法耗时也可显示。 2.关于源代码： 源代码是一并上传了的，其中每一个函数的功能都有详细标注，基本上每一个关键的程序位置都有说明原因及注意事项，代码的可读性是非常强的，也非常方便朋友们根据自己的需要要求更改。

使用模拟退火算法解决TSP旅行商问题，在TSP70问题上跑出的结果几乎接近最优解，同时速度很快，在自己笔记本上测试10s左右。同时包括论文形式的设计报告。

混合蛙跳算法是一种新兴的优化算法，通过对TSP问题的求解，比较混合蛙跳算法与现存其他优化算法的优劣

本资源用matlab实现了粒子群算法，并解决了旅行商问题。其中给出了TSP问题最优解的路径图以及收敛次数等信息。

本代码实现了蚁群算法并且很好的解决了旅行商问题，对比了多个城市的结果，给出了最优路径图。