解决TSP问题的PSO算法源代码，MATLAB

资 源 简 介

解决TSP问题的PSO算法源代码，MATLAB

详 情 说 明

粒子群算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法，常被用于求解旅行商问题(TSP)这类组合优化难题。其核心思想是模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的协作与信息共享寻找最优解。

在MATLAB实现中，PSO解决TSP需要特别处理离散问题。传统PSO适用于连续空间，因此通常采用以下创新设计： 位置编码转换：将连续位置向量通过排序操作映射为城市访问序列 速度算子重定义：设计基于交换操作的离散速度更新机制 邻域记忆机制：粒子同时跟踪个体最优和全局最优路径

算法流程包含关键步骤：初始化粒子群→计算路径长度→更新个体/全局最优→调整粒子位置与速度。其中路径评估需计算全排列距离，这是算法最耗时的部分。

相比遗传算法等进化计算，PSO的优势在于参数少、收敛快，但对离散问题的特殊处理可能增加实现复杂度。MATLAB的矩阵运算特性可有效加速距离计算过程。实际应用时需注意粒子多样性保持，避免早熟收敛。

该算法可扩展应用于带时间窗、多车场等复杂TSP变种，体现智能算法解决组合优化问题的通用性。