见智能优化算法实例分析，要求使用禁忌搜索算法和蚁群算法，共同对旅行商TSP问题求解，并对两种算法的结果进行对比。使用python实现

见智能优化算法实例分析中，通常会结合禁忌搜索（Tabu Search，TS）和蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）来解决旅行商问题（Travelling Salesman Problem，TSP）。这两种算法都是启发式搜索技术，在处理复杂组合优化问题如TSP时非常有效。

禁忌搜索算法通过维护一个“禁地”列表来避免陷入局部最优，它在寻找解决方案的过程中，允许一定程度的回溯，以尝试跳出当前最佳路径。而蚁群算法则模拟了蚂蚁找到最短路径的行为，利用信息素（pheromone）引导决策，随着迭代的进行，信息素会被更新，从而逐渐找到全局最优解。

以下是Python实现这两个算法的一个简要步骤：

1. 导入所需库（如`numpy`, `networkx`等）
2. 定义问题数据（城市坐标）
3. 初始化禁忌搜索和蚁群算法参数（如步长、禁地列表大小、信息素衰减因子等）
4. 实现禁忌搜索的循环，每次迭代选择下一个城市并更新状态
5. 实现蚁群算法的蚂蚁移动和信息素更新过程
6. 记录和比较两个算法的最优路径长度

# 示例代码结构

import numpy as np
import networkx as nx

def tsp_ts(graph, tabu_list_size):
    # Tabu Search implementation
    ...

def tsp_aco(graph, num_ants, alpha, beta):
    # Ant Colony Optimization implementation
    ...

# 创建图（城市间距离矩阵）
cities = [(i, j) for i in range(10) for j in range(i+1, 10)]
distances = np.array([[np.linalg.norm(cities[i] - cities[j]) for j in range(len(cities))] for i in range(len(cities))])

# 初始化图和算法参数
graph = nx.Graph(distances)
tabu_search_params = {"tabu_list_size": 5}
aco_params = {"num_ants": 50, "alpha": 1.0, "beta": 2.0}

# 运行禁忌搜索和蚁群算法
ts_solution, ts_length = tsp_ts(graph, **tabu_search_params)
aco_solution, aco_length = tsp_aco(graph, **aco_params)

print(f"禁忌搜索结果：{ts_solution}, 距离={ts_length}")
print(f"蚁群算法结果：{aco_solution}, 距离={aco_length}")

# 对比结果