MATLAB多算法旅行商问题求解平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成遗传算法、模拟退火算法和LINGO动态规划，实现旅行商问题的多算法求解与对比分析。平台提供可视化界面，支持路径结果展示与性能评估，适用于优化算法教学与研究。

详 情 说 明

TSP多算法求解平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的旅行商问题（TSP）多算法对比求解平台。系统集成了三种经典优化算法——遗传算法、模拟退火算法和LINGO动态规划，能够对TSP问题进行高效求解，并提供全面的可视化分析和性能对比。平台支持用户自定义输入参数，适用于教学演示和算法研究场景。

功能特性

• 多算法集成：同时实现遗传算法、模拟退火算法和LINGO动态规划三种优化方法
• 参数自定义：支持用户灵活设置各算法的关键参数，满足不同求解需求
• 可视化展示：提供最优路径图、收敛曲线图和性能对比图表
• 结果导出：支持求解结果和图表的一键导出功能
• 详细日志：记录各算法的完整求解过程和中间结果

使用方法

1. 数据输入：准备城市坐标数据（N×2矩阵格式），可通过平台界面直接输入或导入数据文件
2. 参数设置：根据问题规模设置各算法参数：

- 遗传算法：种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率 - 模拟退火：初始温度、降温速率、终止温度 - LINGO：求解精度、时间限制

1. 运行求解：启动计算后，系统将并行运行三种算法
2. 结果分析：查看最优路径、收敛曲线和性能对比报告，可导出所需结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• LINGO 18.0或更高版本（用于动态规划求解）
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了平台的核心功能架构，包括用户界面初始化、算法参数配置模块、三种优化算法的调用与执行控制、求解过程的数据记录与可视化展示，以及结果比较分析与报告生成功能。该文件作为整个系统的调度中心，协调各算法模块的协同工作并管理数据处理流程。