1 简介
1.1 TSP介绍
“旅行商问题”(Traveling Salesman Problem,TSP)可简单描述为：一位销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能路径中求出路径长度最短的一条。
旅行商的路线可以看作是对n城市所设计的一个环形，或者是对一列n个城市的排列。由于对n个城市所有可能的遍历数目可达(n-1)!个，因此解决这个问题需要O(n!)的计算时间。而由美国密执根大学的Holland教授发展起来的遗传算法，是一种求解问题的高效并行全局搜索方法，能够解决复杂的全局优化问题，解决TSP问题也成为遗传算法界的一个目标。
1.2 禁忌搜索算法
1 引言一个问题的求解过程就是搜索，它是人工智能的一个基本问题，而人工智能在各应用领域中被广泛地使用。现在搜索技术渗透在各种人工智能系统中，可以说没有哪一种人工智能的应用不用搜索方法。禁忌搜索算法(Tabu Search or Taboo Search， TS) 的思想最早由美国工程院院士Glover教授于1986年提出[] ， 并在1989年和1990年对该方法做出了进一步的定义和发展[2-4]。在自然计算的研究领域中，禁忌搜索算法以其灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，在智能算法中独树一帜，成为一个研究热点，受到了国内外学者的广泛关注。迄今为止，禁忌搜索算法在组合优化、生产调度、机器学习、电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功，近年来又在函数全局优化方面得到较多的研究，并有迅速发展的趋势[5-8].所谓禁忌，就是禁止重复前面的操作。为了改进局部邻域搜索容易陷入局部最优点的不足，禁忌搜索算法引入一个禁忌表，记录下已经搜索过的局部最优点，在下一次搜索中，对禁忌表中的信息不再搜索或有选择地
如果觉得《【TSP问题】基于禁忌搜索算法求解旅行商问题Matlab源码》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
