遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群优化、免疫算法、人工鱼群算法、差分进化及TSP的Python实现

简介：
本项目利用Python语言实现了遗传算法、粒子群优化等七种智能优化算法，并应用于旅行商问题(TSP)求解，展示每种算法的独特优势与应用场景。 遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群优化算法、免疫算法以及人工鱼群算法都是群体智能化技术的重要组成部分，并且它们被广泛应用于解决复杂问题中。差分进化是一种基于种群的全局搜索策略，同样适用于复杂的优化任务。 在Python环境中，这些方法可以通过scikit-opt库进行实现和应用。该库提供了多种智能优化算法的支持，包括但不限于遗传算法、粒子群优化、模拟退火以及蚁群优化等，并且文档详细地介绍了如何使用这些建模工具来解决实际问题中的TSP（旅行商）等问题。 对于希望安装这个库的用户来说，可以通过pip命令轻松完成。具体步骤是执行`pip install scikit-opt`以获取最新版本；而对当前开发者而言，则可能需要通过特定的方式获得最新的开发版源代码来进行测试或贡献改进意见。