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。

研究生毕业时用到的蚁群算法来处理图像。 上传的源码为蚁群算法的经典TSP模型，打包下载后直接在vc中建立控制台工程即可。 处理蚁群算法的基于MFC IDE的代码可以另外联系我。

智能算法（蚁群算法）求解1000个城市的TSP问题Python代码，附详细注释+原始tsp问题的csv文件，有限时间内完成运行。 包含两种蚁群算法的实现代码，以及三种数据集，（51+280+1000）个城市。

本文档是本人智能优化算法课程的大作业，完全的原创。从蚁群算法的背景知识到基本原理都有详尽的介绍。最后应用蚁群算法解决了TSP问题：问题描述，基本思想，解题步骤，流程图，代码实现，实验仿真，实验结果及结论都有非常详细的记录，希望对有需要的朋友有所帮助

用于解决旅行商问题的TSP算法，输入为城市信息，输出为旅行员路径

通过蚁群算法实现对于TSP（旅行商问题）的求解，关于蚁群算法中的各个参数的含义和公式可在我的博客中找到

TSP蚁群算法matlab代码＋完整的注释 可直接运行求解，并有详细的注释，对学习TSP蚁群算法非常有帮助

基于蚁群算法（ACO）求解一般旅行商问题，使用matlab来实现算法。具有普适性。

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基于蚁群算法求解tsp问题的论文，有助于快速了解蚁群算法的研究现状