既然LINGO可以求解出TSP问题的最优解，那么我们为啥还要用ACO,PSO,GA等等方法去求他的最优解近似解呢
第一. 确实是因为城市太少，你可以尝试下100个城市以上的；第二.Lingo采用的应该是类似枚举法的算法，只不过要高级点，像整数规划一般由分支定界法，能剪去不合理的空间，减少搜索量，实质上算法复杂度还是指数级的，但是像ACO，PSO，GA等算法是一种随机性算法，最优解的近似解具有一定概率能找到，有点像蒙特卡洛方法，比如一个搜索空间为10000000（本来枚举数），搜索到全局最优解近似解的概率为0.0001（如果是全局最优解的话为1/10000000）， 采用蒙特卡洛搜索100000次，搜到最优近似解的概率为1-0.9999^100000 = 0.999；搜索量为原有的1/100，又因为这些被称为智能算法，搜索具有一定的智能方向作为指导，实际上进一步减少了搜索量，因此速度较快。
■网友
通常，数学建模比赛中的问题其计算规模 用lingo求解是基本没问题。但我个人觉得主要出于以下两点很多人不同lingo而用其他的算法或工具。1、是lingo能求解的模型有统一的格式要求，必须用lingo语言能表达的方式建模才能在lingo中使用，这就要求使用者的建模能力比较强。实际当中，很多人建模能力不够，无法建造出符合标准的模型。于是转而换工具或算法。比如，有的约束条件很苛刻需要用一组不等式来表表述，难以运用。而用ga这类算法的时候往往对约束条件表达很有柔性，很容易实现。一言蔽之：建模能力不行，暴力计算总可以了吧。2、lingo的算法内定好的，都是成熟、稳定的方法。在比赛中这类算法往往呈现不出“高级”，这时就用ga、Sa这些算法来增色。其实，我个人觉得，很多问题完全没必要用那些算法的。
■网友
lingo显得不够高级，在算法上，你得显出逼格来才能引起别人的注意
■网友
lingo 用的是分支定界 得到的是精确解启发式算法一般都是局部最优。lingo 有时候会慢很多，启发式有时候会比较快
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