MATLAB免疫遗传算法TSP路径优化与性能对比系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现免疫遗传算法与标准遗传算法，专门用于求解旅行商问题。系统包含算法实现、测试数据生成和性能对比模块，支持自动优化分析和结果可视化。

详 情 说 明

基于免疫遗传算法的TSP路径优化与算法性能对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个结合免疫机制与遗传算法的混合优化算法，专门用于求解旅行商问题（TSP）。系统包含完整的免疫遗传算法实现模块，同时提供标准遗传算法作为对比基准。系统能够自动生成测试数据集，执行两种算法的优化计算，并对比分析收敛速度、解的质量、稳定性等性能指标。系统还提供可视化界面展示最优路径、收敛曲线和算法性能对比图表。

功能特性

• 混合优化算法：实现免疫机制与遗传算法相结合的优化算法，提高全局搜索能力和收敛性能
• 多算法对比：提供标准遗传算法作为基准，支持两种算法的性能对比分析
• 自动化测试：能够自动生成测试数据集，配置算法参数，执行重复实验
• 性能评估：全面评估算法的收敛速度、解质量、稳定性等关键指标
• 结果可视化：提供最优路径图、收敛曲线图、算法对比柱状图等多种可视化输出
• 参数可配置：支持灵活的算法参数设置，包括种群规模、迭代次数、交叉概率等

使用方法

输入配置

1. 城市坐标数据：提供N×2矩阵格式的城市坐标数据，包含各城市的x,y坐标
2. 算法参数设置：配置种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率、免疫选择阈值等参数
3. 测试配置：设置最大运行时间限制、重复实验次数等测试参数

输出结果

• 最优路径方案：包含城市访问顺序的1×N向量
• 最优路径长度：数值型最短路径总距离
• 收敛过程数据：每次迭代的最优解记录矩阵
• 性能对比报告：包含收敛速度、解质量、稳定性等指标的对比分析表格
• 可视化结果：最优路径图、收敛曲线图、算法对比柱状图等图形输出

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：8GB或以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与控制功能，包括算法参数初始化、测试数据生成、免疫遗传算法与标准遗传算法的执行调度、性能指标计算与对比分析，以及最终结果的可视化展示。该文件作为整个系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保算法对比实验的顺利执行和结果的准确输出。