基于MATLAB的多智能优化算法TSP求解仿真系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了蚁群优化、模拟退火、遗传算法和禁忌搜索四种智能优化算法，用于高效求解旅行商问题（TSP）。支持自定义问题参数与并行计算，便于算法性能比较与仿真分析。

详 情 说 明

基于多智能优化算法的TSP求解仿真系统

项目介绍

本项目是一个综合的旅行商问题（TSP）求解平台，集成了四种经典智能优化算法：蚁群优化算法、模拟退火算法、遗传算法和神经网络禁忌搜索算法。系统支持用户自定义问题规模与算法参数，能够并行运行多种算法并进行全面的结果对比分析，提供直观的可视化路径优化过程和算法性能评估报告。

功能特性

• 多算法集成：同时实现四种主流智能优化算法
• 参数可配置：支持用户灵活调整各项算法参数和停止条件
• 并行计算：可同时运行多种算法，提高求解效率
• 可视化分析：提供收敛曲线对比、动态路径优化动画等可视化结果
• 性能评估：自动生成算法运行时间、解质量等性能统计报告
• 数据兼容：支持标准格式的城市坐标数据输入

使用方法

输入配置

1. 城市坐标数据：准备N×2矩阵格式的城市坐标文件，N为城市数量
2. 算法参数设置：根据需求配置各算法的关键参数（如信息素系数、交叉率等）
3. 停止条件：设定最大迭代次数或最优解容忍误差

运行流程

1. 准备输入数据文件
2. 修改参数配置文件
3. 运行主程序启动仿真
4. 查看生成的对比分析结果和可视化图表

输出结果

• 各算法的最优路径序列和最短路径长度
• 多算法收敛曲线对比图
• 算法性能统计表（运行时间、最优解质量等指标）
• 路径优化过程的动态可视化动画

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：8GB及以上
• 需要MATLAB基本工具箱及图像处理工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括算法参数初始化、城市数据读取、四种优化算法的并行执行控制、结果数据收集与整理、多种可视化图形的生成（收敛曲线对比、路径优化动画等）以及性能评估报告的自动输出。该文件作为整个系统的调度中枢，协调各算法模块的协同工作并组织最终的分析结果展示。