MATLAB实现的离散粒子群优化动态旅行商路径规划系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用离散粒子群优化算法（DPSO）解决旅行商问题。通过重新定义离散位置和速度操作，系统能动态生成合法巡回路径，确保每个城市仅访问一次并形成完整回路。适用于物流路径优化等场景。

详 情 说 明

基于离散粒子群优化（DPSO）的动态旅行商路径规划系统

项目介绍

本项目实现了一种专门用于解决旅行商问题（TSP）的离散粒子群优化算法。系统通过重新定义粒子位置和速度的离散化操作，将连续PSO算法成功适配到离散组合优化问题中。系统能够动态生成合法的路径序列，确保每个城市仅被访问一次并形成完整的巡回路径，有效求解不同规模TSP问题的最优或近似最优路径。

功能特性

• 离散粒子群优化算法：专门针对TSP问题设计的离散化位置和速度更新策略
• 路径合法性验证机制：确保生成的路径满足每个城市只访问一次的约束条件
• 动态邻域搜索策略：增强算法的全局搜索能力和收敛性能
• 完整的求解流程：包含路径初始化、粒子更新、适应度评估和最优解搜索等核心模块
• 丰富的输出结果：提供最优路径、路径长度、收敛曲线和可视化图形等多种输出形式

使用方法

输入参数

1. 城市坐标矩阵：N×2的数值矩阵，每行代表一个城市的(x,y)坐标
2. 算法参数设置：

- 种群大小（默认值：50） - 迭代次数（默认值：200） - 学习因子c1/c2（默认值：1.5） - 惯性权重（默认值：0.8）

1. 可选约束条件：最大运行时间限制、收敛精度要求

输出结果

1. 最优路径序列：1×N的整数向量，表示访问城市的顺序
2. 最短路径长度：标量数值，表示最优路径的总距离
3. 收敛曲线图：展示算法迭代过程中最优适应度的变化趋势
4. 路径可视化图：在二维坐标系中绘制最优路径的图形展示
5. 算法性能指标：包括运行时间、收敛迭代次数、求解精度等统计信息

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，整合了离散粒子群优化算法的完整实现流程，主要承担以下核心功能：负责读取输入的城市坐标数据，初始化算法参数配置，执行粒子群的迭代优化过程，监控路径合法性验证，进行适应度评估与最优解搜索，最终生成并展示包括最优路径序列、路径长度、收敛曲线和可视化图形在内的全部输出结果。