我课设编写的粒子群算法（PSO）解决旅行商问题（TSP）matlab代码

资 源 简 介

我课设编写的粒子群算法（PSO）解决旅行商问题（TSP）matlab代码

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）作为一种经典的群体智能优化方法，在解决旅行商问题（TSP）这类组合优化难题时展现出独特优势。本次实现的MATLAB版本通过群体协作机制模拟鸟类觅食行为，每个粒子代表TSP的一个潜在解，通过持续更新个体最优和群体最优来寻找最短路径。

算法实现中特别设计了动态参数调节功能，使得惯性权重、学习因子等关键参数能够根据迭代进度自动调整，平衡全局探索与局部开发能力。这种自适应机制显著提升了算法在复杂TSP实例中的收敛性能。

技术方案还融合了多种数值分析方法：采用最小二乘法处理非线性拟合问题，通过IDW反距离加权进行空间插值计算，并引入切比雪夫准则优化水声信号分析过程。在特征提取层面，经典的灰度共生矩阵为路径评估提供了纹理特征维度，这些跨学科方法的有机整合增强了算法的鲁棒性。

该实现既保留了PSO算法简单高效的特性，又通过多技术融合解决了传统方法在TSP问题中易陷入局部最优的缺陷，为智能算法在路径规划领域的应用提供了实践参考。