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最佳克里斯托菲德斯算法求解旅行商问题的实现 描述 该项目包含所述算法的实现，这些算法可编译成一个称为Best-of-Many的可执行文件。 可用的步骤包括Christofides的“列生成”，“最大熵采样”，“分离和树填充”，“列生成+ SwapRound”以及“分离和树填充+ SwapRound”。 可执行文件支持输入.tsp和.tsv格式的文件，但有一些例外（例如，提供自定义距离功能的文件）。 还支持.csv电子表格输出，其中“程序文件”输入指定了一组文件中过程的子集。 最后，可执行文件可以与提供的Python脚本一起使用，以生成算法性能随时间变化的曲线图。 目前只有Windows版本可用。 依赖关系和安装： 在此存储库中签出代码后，请在您的计算机上安装以下依赖项： 32bit（最少的软件包集就可以了；只有核心取决于）。 安装后，必须将\bi

利用模拟退火算法求解旅行商问题的算例

高级算法课程的论文，使用模拟退火算法喝遗传算法求解旅行商问题，使用C++实现，有注释，有论文，详细的说明文档。

采用遗传算法求解旅行商问题，给出了30个经纬度，尝试在这30个城市中找出最短的距离，可以自行修改重组概率、变异概率、以及迭代次数。

一个matlab代码，用遗传算法（GA）解决多旅行商（MTSP）问题，算法中可以自己设定旅行商人数等参数，比较方便，注释也比较详细，很好理解的。

禁忌搜索算法求解旅行商问题研究

布谷鸟搜索（Cuckoo Search，CS）算法在求解连续优化问题时表现出了较好的性能，但现有的CS算法在求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）时收敛较慢且未能体现Levy飞行的特点，针对这些不足提出了一种新的基因-表现型的布谷鸟算法（Genotype-Phenotype Cuckoo Search，GPCS），GPCS算法首先赋予每个城市一个整数部分为城市编号的随机小数编码即基因，而此基因所表现的内容由小数和整数共同决定，小数决定城市的访问次序，整数部分代表某个城市，两个部分组合起来构成Levy飞行的邻域空间，最后根据不同的飞行结果选择重定位或替换操作。实验结果表明，GPCS算法优于同类的CS算法，也优于一些其他的群智能算法，特别在求解大规模TSP时其优势更加明显。

该程序可以在窗口里用鼠标随意点击来产生不同的“城市”，最短距离也是直观的连线表示，简单易用。热心提醒：模拟退火法在该程序中没有单一的退火方向，等同于随机遍历，你可以自己想办法设置退火方向，我还没想出来怎么办╮(╯▽╰)╭