旅行商问题（Travelling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题。在这个问题中，一个旅行商需要访问所有指定的城市，并最后返回到原始城市，但是每次只能访问一个城市，并且不能重复。目标是找到一条最短的可能路线。 这个问题是一个NP-hard问题，意味着没有已知的多项式时间算法可以解决所有实例。但是，可以使用近似算法或启发式方法来找到接近最优的解。 以下是一个简单的Python实现，使用贪婪算法来解决TSP问题： 注意：贪婪算法并不保证找到最优解，但它通常可以找到一个相对较好的解，并且运行时间相对较短。对于大型问题，可能需要使用更复杂的算法，如遗传算法、模拟退火或线性规划方法。

遗传算法及基于该算法的典型问题的求解实践，包括博文涉及的所有仿真及其结果，另外为害怕乱码，还将代码复制到了txt中。

微信小程序－面包旅行 说明： 实现了面包旅行推荐列表，游记详情，兴趣点详情，游客评论，发现地点，热门景点等功能。 数据接口: https://api.getweapp.com/thirdparty/breadtrip/v2/index https://api.getweapp.com/thirdparty/breadtrip/destination/v3 https://api.getweapp.com/thirdparty/breadtrip/trips https://api.getweapp.com/thirdparty/breadtrip/destination/place https://api.getweapp.com/thirdparty/breadtrip/destination/place/pois https://api.getweapp.com/thirdparty/breadtrip/trips/waypoints https://api.getweapp.com/thirdparty/breadtrip/trips/waypoints/replies htt

采用灰狼优化算法求解多旅行商问题

在开放的经济体系中，影响区域旅游业发展的因素更多地受到其他地区旅游业发展水平的影响，显示出旅游活动的空间溢出效应。 本文解决了基于顾客市场细分的游客流量溢出效应问题。 通过这项研究得出以下结论：广东省商务旅游市场的整体旅游流量具有明显的空间溢出效应，但溢出效应为负，以竞争替代效应为代表。 广东省不同城市的旅游发展与旅游发展相似。 广东省商务游客的旅游客流具有鲜明的特色和目的。

通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP）

封装了并行机调度PMS、流水车间调度FSP、作业车间调度JSP中的启发式算法和智能群算法[遗传算法GA、粒子群算法PSO、蚁群算法ACO、禁忌搜索TS、模拟退火SA等]；旅行商问题TSP优化求解算法[最近邻算法、领域搜索算法、禁忌搜索算法、Lin2-opt和3-opt算法]；车辆路径问题VRP优化求解算法[节约里程法、改进式节约里程法、扫描算法Sweep]

1.NET下可以直接运行 2.关键代码有非常详尽的解释 3.算法代码非常简洁

构建容量受限的旅行商问题模型，加入容量约束，采用蚁群算法优化，matlab实现！

用A*算法实现tsp旅行商问题，城市间的距离用txt文件表示，输出也用txt文件表示。压缩文件包括两个测试文件，一个结果文件，一个源代码