对于【TSP旅行商问题】，我想了解如何用【Java】实现两种优化路径算法，能否分别详细说明这两个算法（例如遗传算法或蚁群算法）的编程难度评级，给出它们的时间复杂度，并列举在编写代码时可能需要用到的相关Java库？

旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是最小化从一组城市到另一组城市的总旅程长度，同时每个城市只访问一次并返回起点。遗传算法和蚁群算法都是用于求解这类问题的启发式搜索算法。

**1. 遗传算法**:
- 编程难度评级：中等至高。因为涉及选择、交叉和变异操作，以及定义适应度函数，这些都需要一定的抽象思维和数学建模能力。
- 时间复杂度：取决于具体实现，通常不理想，因为它是一个全局搜索过程，最坏情况下可能是O(n!)，n为城市数量。
- 相关Java库：如Jung库（for graph manipulation），JMetal或Apache Commons Evolution（for genetic algorithms）。

遗传算法示例（简化版）：

import org.jung.graph.*;
import org.jung.utils.*;

public class GeneticAlgorithm {
    private Graph<String, Edge> graph;
    private Population population;

    // ... 前置初始化...

    public void evolve() {
        // ... 选择、交叉、变异操作 ...
    }

    public int getBestSolution() {
        return population.getFittest().getFitness();
    }
}

**2. 蚁群算法**:
- 编程难度评级：中等。虽然蚂蚁的行为相对简单，但需要处理大量的局部信息更新和全局协调，对数据结构有一定要求。
- 时间复杂度：平均时间复杂度较好，理论上可以达到O(n^2)，实际应用中可能会受参数影响。
- 相关Java库：如Ant Colony Optimization Library (ACOL) 或 Java Swarm Intelligence Toolkit (JSIT)。

蚁群算法示例（简化版）：

import acol.AntSystem;
import acol.DistributionFunction;
import acol.PheromoneTrail;

public class AntColonyOptimization {
    private PheromoneTrail trail;
    private DistributionFunction distribution;

    // ... 初始化 ...

    public void optimize() {
        for (Ant ant : ants) {
            ant.travel(graph);
            updatePheromones(ant.getPath());
        }
    }

    private void updatePheromones(List<String> path) {
        // ... 更新 pheromone trail ...
    }
}