基于MATLAB的智能优化算法TSP求解平台

资 源 简 介

该MATLAB项目集成蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法和神经网络禁忌搜索四种智能优化方法，专用于求解旅行商问题（TSP）。每种算法独立实现，支持对比分析结果，帮助用户快速验证和比较不同算法的性能。

详 情 说 明

基于智能优化算法的TSP问题求解平台

项目介绍

本项目是一个用于求解旅行商问题（TSP）的综合性智能优化算法平台。平台集成了四种主流的智能优化算法：蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法和神经网络禁忌搜索算法。通过本平台，用户可以选择不同的算法，配置相关参数，对TSP问题进行求解，并获取最优路径、收敛过程可视化以及算法性能评估。

功能特性

• 多算法集成：提供蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法和神经网络禁忌搜索算法四种求解方法。
• 灵活参数配置：支持用户根据所选算法设置专用参数，如信息素强度、初始温度、种群大小等。
• 结果可视化：展示最优路径图、算法收敛过程曲线，直观反映求解效果。
• 性能评估：输出算法执行时间、最短路径长度、收敛精度等关键指标，支持多算法对比分析。
• 可复现性：支持设置随机种子，确保实验结果可复现。

使用方法

1. 准备输入数据：提供城市坐标数据（N×2矩阵，N为城市数量）。
2. 选择算法：通过参数选择算法类型（1-4对应四种算法）。
3. 设置参数：根据所选算法配置相应的专用参数和最大迭代次数。
4. 运行求解：执行程序，平台将自动进行优化计算。
5. 查看结果：获取最优路径序列、最短路径长度、收敛曲线、路径可视化图及性能报告。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件作为项目的核心入口，负责整体流程的控制与调度。其主要功能包括：读取用户输入的城市坐标数据与算法参数；根据用户选择的算法类型调用相应的优化求解模块；执行优化计算并监控收敛过程；生成最优路径结果及各项性能指标；绘制收敛曲线与路径可视化图形；当进行多算法比较时，协调各算法的执行与结果汇总，输出对比分析报告。该文件集成了数据输入、算法调度、结果输出与可视化展示等关键环节，确保平台功能的完整性与用户体验的连贯性。