基于蚁群算法的MATLAB TSP求解与可视化工具

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现蚁群算法，针对旅行商问题（TSP）提供高效求解与路径可视化功能。支持坐标数据输入、参数自定义及结果动态展示，适用于数学建模与算法研究。

详 情 说 明

基于蚁群算法的旅行商问题智能求解与可视化系统

项目介绍

本项目针对数学建模竞赛中常见的旅行商优化问题（TSP），设计并实现了一种高效的蚁群算法求解方案。系统能够读入城市节点的坐标数据，通过模拟蚁群算法中的信息素积累与挥发机制，自动规划最优旅行路径。系统提供参数调节、路径可视化、收敛曲线分析以及算法性能评估等功能，适用于城市数量在1000个以下的中大规模TSP问题求解。

功能特性

• 智能路径规划：基于蚁群算法核心逻辑（路径构建、信息素更新、概率转移）进行最优路径求解
• 参数灵活调节：支持蚂蚁数量、迭代次数、信息素因子、启发因子、挥发系数等关键参数自定义
• 动态收敛分析：实时显示算法迭代过程中的路径长度收敛曲线，便于分析算法性能
• 多维可视化：提供二维/三维路径可视化展示，支持MATLAB图形界面交互操作
• 全面结果输出：输出最短路径长度、最优路径序列、收敛曲线图、路径可视化图及性能报告

使用方法

输入数据格式

1. 城市坐标数据：N×2或N×3的数值矩阵（N为城市数量），列分别表示x、y或x、y、z坐标
2. 算法参数（可选）：可通过参数设置界面或代码修改蚂蚁数量、迭代次数等信息素相关参数

输出结果

系统运行后将生成以下结果：

• 最短路径长度（数值结果）
• 最优路径序列（城市访问顺序的索引数组）
• 路径收敛曲线图（展示迭代次数与路径长度的关系）
• 最优路径可视化图（城市节点与路径连线示意图）
• 算法运行时间与性能报告（文本形式输出）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上（处理1000城市问题时建议8GB）
• 需要MATLAB基本工具箱支持

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括算法参数初始化、城市数据读取、蚁群算法迭代优化过程、结果可视化展示以及性能分析报告生成。该文件整合了路径规划计算模块与图形用户界面，为用户提供完整的交互式求解体验，能够根据用户输入的参数动态调整算法策略并实时显示求解进度。