MATLAB混合粒子群优化算法求解旅行商问题系统

资 源 简 介

本项目实现改进的混合粒子群优化算法，专用于求解旅行商问题。支持自定义城市坐标分布，动态调整惯性权重与邻域搜索策略，结合可视化路径迭代过程，有效提升收敛性能与求解精度。

详 情 说 明

基于混合粒子群优化的旅行商问题求解系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的混合粒子群优化（PSO）算法，专门用于求解经典的旅行商问题（TSP）。算法通过动态调整惯性权重与引入2-opt局部搜索策略，有效平衡了全局探索与局部开发能力，显著提升了求解质量与收敛性能。系统提供完整的可视化分析功能，支持用户自定义测试案例与标准数据集验证。

功能特性

• 改进的混合PSO算法：采用自适应惯性权重调整机制，结合2-opt局部搜索优化，避免早熟收敛
• 多数据源支持：支持自定义城市坐标输入，并内置TSPLIB标准数据集（如berlin52, att48等）
• 全面可视化分析：实时展示路径迭代优化过程与收敛曲线，直观呈现算法性能
• 参数灵活配置：可调节种群规模、迭代次数、学习因子等关键参数
• 性能对比测试：支持多组基准数据集测试与结果对比分析

使用方法

输入数据准备

1. 城市坐标矩阵：N×2数值矩阵（N为城市数量），每行代表一个城市的(x,y)坐标
2. 算法参数设置：在配置区设置种群规模、最大迭代次数、学习因子等参数
3. 基准数据集：可直接调用内置的TSPLIB标准数据集名称

执行求解

运行主程序后，系统将自动执行以下流程：

1. 数据加载与参数初始化
2. 混合PSO算法优化求解
3. 结果输出与可视化展示

输出结果

• 最优路径顺序：整数向量形式的最优访问序列
• 最短路径长度：标量数值形式的最优路径总长度
• 收敛过程曲线：迭代次数与路径长度的关系图
• 路径可视化图：城市坐标空间中的最优路径连线图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需安装MATLAB基础模块及图像处理工具箱

文件说明

主程序文件集成了完整的算法流程控制功能，包括问题参数初始化、混合优化算法的核心迭代循环、局部搜索策略的执行控制，以及结果分析与可视化模块的调度管理。具体实现了数据输入解析、种群初始化、适应度评估、粒子位置更新、收敛性判断和图形化输出等关键环节的协同运作。