TSP问题的Matlab和C++代码及测试数据集

简介：
本资源提供针对旅行商问题(TSP)的解决方案，包括详细的Matlab与C++实现代码以及多个标准测试数据集，适用于算法学习和研究。 本资源包含旅行商问题（TSP）的常见测试数据及Matlab、C++代码。作为一类组合优化问题，TSP在物流配送、计算机网络、电子地图、交通疏导以及电气布线等领域具有重要的工程与理论价值，并吸引了众多学者的关注。 简而言之，一名商人需要访问n个不同的城市进行商品推销，任意两个城市i和j之间的距离为d。如何选择一条路径使得商人在每个城市仅停留一次后返回起点时所走的总路程最短？TSP是典型的组合优化问题且属于NP难题范畴。 早期的研究者使用精确算法来解决这一问题，常用的方法包括分枝定界法、线性规划法和动态规划法等。然而，随着城市的增加，可能路径的数量呈指数级增长，在城市数量超过100个时难以求得全局最优解。 近年来，人工智能的发展催生了多种独立于具体问题的智能优化算法如蚁群算法、遗传算法、模拟退火、禁忌搜索、神经网络以及粒子群优化等。这些方法通过模仿自然现象或过程得以发展，并且具有高效性、鲁棒性和灵活性的特点。例如，将模拟退火引入TSP求解能够有效避免局部最优的问题出现。