tsp的动态规划方法实现，可解决小规模的tsp问题-tsp of dynamic programming method, which addresses the issue of small-scale tsp

基于蚁群算法的机器人的路径规划问题蚁群算法，一种与传统的数学规划原理截然不同的，模拟自然生态系统以求解复杂优化问题(如NPC(NP Complete)类问题，典型的有TSP(Traveling Saleman Problem)问题)的仿生优化算法，因其较强分布式计算机制、鲁棒性、易于与其他方法相结合等优点，使得蚁群算法具有较广泛应用领域，为那些最优化技术难以解决的组合优化问题提供了一类新的切实可行的解决方案。从最初的一维的静态优化问题扩展到多维的动态组合优化问题，包括车辆路径规划，工程设计，电力

旅行商问题，用的是动态规划算法，需要自己输入结点和弧长，例如A B 3，表示A B 之间的弧长距离为3-Traveling salesman problem, using a dynamic programming algorithm, you need to enter your node and arc length, for example, AB 3, showing the arc between three distances AB

Travelling Salesman Problem (TSP) with Dynamic Programming in C