本资源提供了一个Python程序包，实现了多种优化算法如自组织映射、改进蚁群系统等与经典TSP问题相结合的解决方案。内含源码及示例数据集，适用于研究和教学用途。
TSP算法复现python源码（包含SOM_ST_ACO_SA_PSO_GA）【资源介绍】：此代码包实现了多个针对TSP问题的算法，并对st70.tsp数据集进行了测试，调整了参数以达到最佳效果，可以直接使用。
**实现的算法包括**：
- 动态规划(DP)
- 遗传算法(GA)
- 粒子群优化(PSO)
- 模拟退火(SA)
- 蚁群优化(ACO)
- 自适应神经网络(SOM)
- 禁忌搜索(TS)
**使用提示**：
1. **遗传算法核心要素**：父代集合数量、选择机制（即如何从当前群体中挑选父母个体）、交叉操作和变异操作。
2. **粒子群优化的核心要素**：每个粒子的局部最优解与整个种群的全局最优解，新粒子生成时会基于这两个最佳位置进行调整。
3. **模拟退火算法核心要素**：跳出最优点的概率随时间变化、降温速率、初始温度和最终温度设定值以及随机解的产生方式及数量控制。
4. **蚁群优化的核心要素**：城市间的概率转移矩阵由信息素浓度决定，不断更新；该方法涉及大量参数调整以获得最优结果。
5星
