TensorFlow代码实现霍普菲尔德网络(Hopfield)解决20个城市旅行商问题(TSP)，旅行商问题 TSP 是一个典型的组合优化问题，并且是一个 NP 完全问题，其可能 Hamilton 圈的数目是顶点的数目 n 的指数函数，所以一般很难精确地求出其最优解。所谓组合优化问题，是指在离散的，有限的数学结构上，寻找一个满足给定条件，并使其目标函数值达到最小或最大的解。一般来说，组合优化问题通常带有大量的局部极值点，通常是非线性的 NP 完全问题。其最先起源于一个旅行商要访问他所有的客户，要发现一条最短的路线。用用图论的术语来说，旅行商问题就是在赋权完全图上找一个权最小的 Hamilton 圈。但是，首先从应用上来说，很多实际应用问题，如印制电路板的、连锁店的货物配送路线等，经简化的处理后，均可转化为旅行商问题TSP。

matlab模拟退火TSp代码

使用贪心算法求解tsp问题，使用vc实现，资源中包含有程序的文档，包含tsp问题说明、贪心算法分析和程序源码。

改代码是Matlab解决商旅问题的代码，代码较易理解，运用时需要根据问题自己修改

C++利用蚁群算法，求解TSP问题。含代码，可用VC2010打开。

求解TSP问题的一种改进遗传算法，附源代码和论文，研究遗传算法特别有用，代码可直接拿来改进。改进算法有效解决了群体多样性和收敛速度的矛盾。