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资源说明：【标题】"matlab开发-旅行销售人员问题近邻"涉及的是一个经典的计算机科学与优化算法相关的主题，即旅行销售人员问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。TSP 是一个组合优化问题，它寻找最短的可能路线，使得一名销售人员能够访问每个城市一次并返回起点。在实际应用中，这个问题广泛存在于物流规划、网络设计、基因组排序等领域。
【描述】中提到的“使用最近邻（nn）”是指解决TSP的一种常用策略——最近邻规则算法。该算法是一种简单的启发式方法，其基本思想是从起点出发，每次选择当前未访问过的且距离最近的城市作为下一个目标，直到访问完所有城市后再返回起点。这种方法虽然不能保证找到全局最优解，但在某些情况下能提供较好的近似解，特别是在城市数量不是特别大的时候。
以下是关于旅行销售人员问题（TSP）和最近邻算法的详细解释：
1. **旅行销售人员问题（TSP）**：这是一个NP完全问题，意味着在最坏的情况下，随着城市数量的增加，找出最优解所需的时间呈指数增长。TSP可以表示为图论中的一个问题，每个城市是图中的一个节点，每条边代表两个城市之间的距离。目标是最小化环形路径的总距离。
2. **最近邻算法**：该算法的步骤如下：
- 选择一个起始城市。
- 在剩余未访问的城市中，选择与当前城市距离最近的城市作为下一个访问的城市。
- 重复此过程，直到所有城市都被访问过。
- 返回起点，形成一个闭合的路径。
3. **算法分析**：最近邻算法简单易实现，但其效率并不高。在某些特定的输入实例中，如反向图（逆序图），它可能导致非常差的解。尽管如此，当面对大规模问题时，由于其相对较低的计算复杂性，最近邻算法仍然是一个可行的初始解决方案或启发式方法。
4. **MATLAB实现**：文件`tsp_nn.m`很可能是实现这个算法的MATLAB代码。MATLAB是一种强大的数学计算环境，适合进行数值计算、符号计算、数据可视化以及算法开发。代码可能包括定义城市位置、计算距离矩阵、执行最近邻规则以及计算总路径长度等功能。
5. **`license.txt`**：这个文件通常包含软件许可协议，说明了使用`tsp_nn.m`代码的条款和条件。遵循这些条款是非常重要的，因为它们可能涉及到版权、修改权、商业使用限制等。
这个MATLAB开发项目提供了一个解决旅行销售人员问题的近似方法，对于理解启发式算法和优化问题有很好的实践价值。通过学习和理解这段代码，你可以更深入地了解TSP以及如何用编程来处理这类问题。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
