利用蚁群算法寻找以下10个城市的TSP最短路径。 10个城市的X、Y坐标分别为：（0.1,0.6）、（0.2,0.3）、（0.4,0.1）、（0.5,0.5）、（0.7,0.2）、（0.8,0.4）、（0.2,0.8）、（0.5,0.9）、（0.7,0.6）、（0.9,0.8）。 要求输出最短路径顺序及其长度，以及蚁群算法迭代过程中的最短路径长度进化曲线。 -Ant colony algorithm to find the following 10 cities TSP sho

一、算法伪码： 1、初始化： 1.1每一个空间的点映射到二维窗格，每个空间的点分配唯一的二维窗格坐标。一个窗格只能有一个点。 1.2为每一只蚂蚁在二维窗格分配唯一的地址 （第一步需要注意的是：空间上点的位置和平面窗格上点的位置完全是两回事，空间上两个点的位置来计算两点之间的距离；而平面上点的位置，主要是用来确定半径为S的区域内的点，计算两个点的空间距离，进而计算群体相似度，最后通过群体相似度来计算拾起或者放下的概率） 2、迭代tmax次 3、所有的蚂蚁运动一次

首先实现一个ant蚂蚁类，用此蚂蚁类实现搜索。 算法按照tsp问题去解决，但是在最后计算路径的时候有区别。 比如有10个城市,城市1是配送站，蚂蚁搜索的得到的路径是1,3,5,9,4,10,2,6,8,7。 计算路径的时候把城市依次放入派送线路中, 每放入一个城市前，检查该城市放入后是否会超过车辆最大载重 如果没有超过就放入 如果超过，就重新开始一条派送路线 …… 直到最后一个城市放完 就会得到多条派送路线 这样处理比较简单可以把vrp问题转为tsp问题求解 但

首先实现一个ant蚂蚁类，用此蚂蚁类实现搜索。 算法按照tsp问题去解决，但是在最后计算路径的时候有区别。 比如有10个城市,城市1是配送站，蚂蚁搜索的得到的路径是1,3,5,9,4,10,2,6,8,7。 计算路径的时候把城市依次放入派送线路中, 每放入一个城市前，检查该城市放入后是否会超过车辆最大载重 如果没有超过就放入 如果超过，就重新开始一条派送路线 …… 直到最后一个城市放完 就会得到多条派送路线 这样处理比较简单可以把vrp问题转为tsp问题求解 但