解决TSP的三种算法MATLAB源码【诚意推荐！！】

资 源 简 介

解决TSP的三种算法MATLAB源码【诚意推荐！！】

详 情 说 明

旅行商问题（TSP）是组合优化中的经典问题，旨在寻找最短路径使旅行商访问所有城市并返回起点。MATLAB作为数值计算工具，适合实现TSP的多种解法。以下是三种典型算法的核心思路：

贪心算法 从随机城市出发，每次选择最近的未访问城市作为下一站，直到遍历所有节点。虽然计算效率高，但容易陷入局部最优，适合小规模问题快速求解。

动态规划（DP） 基于状态压缩记录已访问城市集合，逐步递推子问题最优解。DP能获得全局最优解，但空间复杂度为O(n2ⁿ)，仅适用于城市数量较少的情况（通常n≤20）。

遗传算法（GA） 模拟生物进化过程，通过种群选择、交叉和变异操作迭代优化路径。遗传算法平衡探索与开发能力，适合中大规模问题，但需调参（如种群大小、变异率）。

实际应用中可结合问题规模选择算法——贪心算法快速验证，DP保证精确解，遗传算法处理复杂实例。MATLAB的矩阵运算和可视化功能能有效辅助算法实现与结果分析。