蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。 近年来，许多专家学者致力于蚁群算法的研究，并将其应用于交通、通信、化工、电力等领域，成功解决了许多组合优化问题，如调度问题(job-shop scheduling problem)、指派问题(quadratic assignment problem)、旅行商问题(traveling salesman problem)等。

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旅行商问题求解，程序无误，可以完美的完成运行

- 基于人工蜂群算法的TSP（旅行商）问题 - 可以根据要求自己修改城市坐标 - 注释很详细

- 基于灰狼优化算法的TSP（旅行商）问题 - 可以根据要求自己修改城市坐标 - 注释详细

- 基于模拟退火算法的TSP（旅行商）问题 - 可以根据要求自己修改城市坐标 - 注释很详细

- 基于多种群智能优化算法：人工蜂群算法、模拟退火算法、帝国竞争算法、蚁群算法、灰狼优化算法 来解决旅行商问题（TSP问题） - 可以根据要求，自己修改城市坐标 - 注释很详细 - 多份代码的合集，价格更优惠

- 基于经典蚁群算法的旅行商问题（TSP问题） - 本套代码中城市坐标随机生成，也可以根据要求自己设置城市坐标 - 有注释

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

该程序是用蚁群算法求解了旅行商问题，对人工智能算法的理解有很大帮助，程序完整清晰，还附有详细的实验报告、测试数据及可执行程序