多旅行商问题的优化挺麻烦的，尤其当你不想一个个算法去抠细节。min_max_mtsp-master就挺实用，打包了一堆主流的启发式算法，从2-opt到蚁群、粒子群，基本上常见的手段都能找到。代码结构清晰，上手快。

2-opt 那部分，适合你已经有一个大致路线，只想小范围调优一下；像模拟退火、遗传算法这些，比较适合从头开始慢慢演化出个不错的结果。不同场景选不同策略，跑起来试一试效果最直观。

粒子群和蚁群算法实现也还不错，参数可调，适合想自己拓展玩法的人。如果你喜欢折腾参数、调策略，这项目你可以玩久。推荐你配合Matlab或者 Python 平台一起用，数据可视化也方便。

还有一点挺贴心：文件结构简单，像main.m、GA.m这种入口脚本比较好找，适合快速试验。嗯，跑个仿真只要改几行，响应也快。

如果你最近正研究多旅行商问题（MTSP），或者在做物流路径优化之类的东西，不妨下下来试试。顺手也可以参考下这些相关资源：旅行商问题的启发式算法解析、基于 Matlab 的遗传算法实现这些也蛮有参考价值。

，这份资源对你搞优化模型、学启发式策略，都挺大。