本文深入探讨了多种智能优化算法，如模拟退火、遗传、人工鱼群和神经网络算法，并分析了它们在解决旅行商问题(TSP)上的优缺点。通过MATLAB实现的多个案例，包括遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等，展示了这些算法的实际应用。同时，提供了详细代码和仿真结果，为TSP问题的进一步研究提供了参考。
1 案例背景
智能优化算法比较常见的有模拟退火算法、遗传算法、人工鱼群算法、神经网络算法等。首先介绍了算法的基本原理,然后总结了各自的优缺点并从原理和参数两个方面对算法进行了对比分析,以经典NP难题——TSP为例进行了仿真研究给出了未来针对TSP问题的研究重点。
2 现成案例（代码+参考文献）
1.【MTSP】基于matlab GUI遗传算法求解多旅行商问题【含Matlab源码 935期】
2.【MTSP】基于matlab遗传和粒子群算法求解多旅行商问题【含Matlab源码 1156期】
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