MATLAB实现的模拟退火算法旅行商问题优化求解器

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的MATLAB模拟退火算法求解器，用于解决旅行商问题（TSP）。系统支持城市坐标初始化、距离矩阵计算、路径生成与评估，以及温度调度策略，帮助用户高效寻找全局最优或近似最优路径。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的旅行商问题优化求解器

项目介绍

本项目实现了一个完整的模拟退火算法求解旅行商问题（TSP）的系统。系统通过模拟物理退火过程，在解空间中寻找全局最优或近似最优的旅行路径。采用2-opt邻域搜索策略和动态温度调度机制，能够有效避免局部最优解，适用于不同规模的城市路径优化问题。

功能特性

• 完整算法流程：实现模拟退火算法的完整流程，包括温度初始化、邻域解生成、Metropolis准则接受策略等
• 灵活参数配置：支持自定义城市数量、初始温度、冷却速率、迭代次数等关键参数
• 高效邻域搜索：采用2-opt交换策略生成高质量邻域解，提升搜索效率
• 多维度可视化：提供收敛曲线图和最优路径路线图，直观展示算法性能和解的质量
• 全面结果输出：输出最优路径序列、路径总长度以及收敛过程数据

使用方法

1. 准备输入数据：准备城市坐标数据（N×2矩阵格式），设置算法参数（初始温度、终止温度、冷却系数等）
2. 运行求解器：执行主程序开始优化计算
3. 查看结果：获取最优路径序列和总长度，分析收敛曲线和路径可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持基本的矩阵运算和图形绘制功能

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括城市坐标数据的读取与预处理、算法参数的配置管理、模拟退火优化过程的执行控制、最优解的评估与记录，以及最终结果的可视化展示功能。该文件协调各个算法模块的协同工作，确保整个求解流程的顺利执行。