TSP using PSO

资 源 简 介

TSP using PSO

详 情 说 明

旅行商问题(TSP)是组合优化中经典的NP难问题，粒子群优化算法(PSO)作为一种智能优化算法被广泛应用于求解此类问题。本文将介绍基于MATLAB实现的PSO算法求解TSP问题的核心思路。

算法实现主要分为四个关键环节：首先是粒子编码设计，采用路径表示法将粒子位置向量映射为城市访问顺序；其次是适应度函数计算，以路径总长度作为评价标准；然后是速度更新策略，结合个体最优和群体最优信息调整搜索方向；最后是位置修正机制，通过交换或逆序操作确保新位置的有效性。

与传统PSO不同，TSP问题需要特殊的离散化处理。算法通过引入交换序概念，将连续空间的速度更新转化为对路径的调整操作。同时为避免早熟收敛，通常会加入变异算子或自适应惯性权重。

MATLAB实现充分利用矩阵运算优势，通过距离矩阵预计算大幅提升路径评估效率。可视化模块可以直观展示算法收敛过程和最优路径演变。该实现可作为智能优化算法教学的典型案例，也为实际物流路径规划提供参考方案。