一个简单的基于 Python 的旅行推销员问题，它利用 3OPT 移动和 2OPT 扰动阶段。该问题的目标是找到每个城市恰好访问一次然后返回家乡的最小距离。它是一个组合优化（NP 难）问题 该代码使用启发式搜索而不是精确搜索，因此不能保证计算出的行程将是最佳行程。使用启发式搜索的优点是运行时间更短，这使其适用于大型实例的问题。 算法 迭代局部搜索包括 2 个阶段。首先，在局部搜索阶段，算法改进当前解，直到达到局部最小值。其次，在扰动阶段，该算法扰动当前的现有解决方案 (s*) 以逃离搜索的困难区域（例如，局部最小值）。最后，接受标准决定是否更新 s*。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

这是解决旅行商问题的遗传算法的 Ruby 实现。

效果展示： https://github.com/angary/simulated-annealing-tsp/raw/main/examples/world-tsp.gif 旅行商问题是一个众所周知的 NP-Hard 问题。给定一个城市列表，找到访问所有城市一次的最短路径。 模拟退火是用于解决优化问题的众所周知的随机方法，并且是用于解决 TSP 的众所周知的非精确算法。然而，它的有效性取决于初始参数，例如通常根据经验选择的起始温度和冷却速率。 该项目的目标是： 确定最佳起始温度和冷却速率是 否可以通过输入参数化 可视化 TSP 的求解过程 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

遗传算法解决5种多旅行商问题（mtsp）的matlab程序 分别为以下5中情况： 1.从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量） 2.从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变） 3.从同一起点出发回到起点 4.从同一起点出发不会到起点 5.从同一起点出发回到同一终点（与起点不同）

旅行商问题的0-1整数规划模型及算法

工具箱包含使用自定义遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），多旅行商问题（MTSP）和其他变化的几种功能

【TSP问题】基于遗传算法求解31城市旅行商问题Matlab源码.pdf

------简单代码源代码系列------
该程序利用遗传算法解决了TSP旅行商问题，在传统的遗传算法基础上引入了灾变的概念，能够有效的跳出局部最优。程序的计算能力强，可以轻易计算500-1000个城市的TSP。本资源包含该程序的全部源代码，并附相关文档，请用Visual Studio 2003 打开解决方案。

代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基于连续Hopfield神经网络的旅行商问题优化计算程序代码 基

人工智能，遗传算法应用之旅行商问题 包含可运行源代码+讲解ppt+代码精讲注解 上学期的讨论题之一啦 适用于课设。