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基于粒子群算法的TSP问题,JAVA实现,高分求源码,好的再加200

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人工蜂群算法(Artificial Bee Colony， ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解。

min l=σd(t(i)，t(i+1)) （i=1，…，n）旅行商问题是一个典型的组合优化问题，并且是一个np难问题，其可能的路径数目与城市数目n是成指数型增长的，所以一般很难精确地求出其最优解，本文采用遗传算法求其近似解。

爬山算法是一种局部择优的方法，是一种局部贪心的最优算法。采用启发式方法，是对深度优先搜索的一种改进，它利用反馈信息帮助生成解的决策。

TSP问题最简单的求解方法是枚举法。它的解是多维的、多局部极值的、趋于无穷大的复杂解的空间，搜索空间是n个点的所有排列的集合，大小为（n-1）。

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简单的Java加密算法有：第一种. BASE Base是网络上最常见的用于传输Bit字节代码的编码方式之一，大家可以查看RFC～RFC，上面有MIME的详细规范。Base编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。

最近邻点法（NEAREST NEIGHBOR）这是一种用于解决TSP问题的启发式算法。方法简单，但得到的解并不十分理想，可以作为进一步优化的初始解。

1、当最大迭代次数为200时，人工蜂群算法的结果如上图，我们可以明显的看出，随着采蜜蜂上限的上升，算法结果的精度在不断的下降，这也印证了之前的结果，由于蜜源搜索次数较大(即搜索深度较深)采蜜蜂数量越多(搜索广度越多)，结果的精度越低。

2、如下图所示：假设C点为当前解，爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索，因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解。

3、人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm，简称ABC算法)是一个由蜂群行为启发的算法，在2005年由Karaboga小组为优化代数问题而提出。

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