基于改进变异算子的蚁群算法MATLAB实现求解TSP问题

资 源 简 介

本项目通过设计改进的变异算子，结合自适应变异概率和精英保留机制，增强传统蚁群算法的全局搜索能力。在100个城市规模的TSP问题上进行测试，有效避免局部最优，提升求解精度和收敛速度。

详 情 说 明

基于改进变异算子的蚁群算法在TSP问题中的应用

项目介绍

本项目针对传统蚁群算法在求解旅行商问题（TSP）时易陷入局部最优的不足，设计并实现了一种改进的变异算子。通过引入自适应变异概率策略与精英保留机制，有效提升了算法的全局探索能力与收敛性能。项目在一包含100个城市的标准TSP实例上进行测试，通过对比原始算法与改进算法的实验结果，验证了所提改进策略的有效性。

功能特性

• 改进的蚁群算法：在标准蚁群算法框架中，集成了自适应变异算子。
• 自适应变异策略：变异概率可根据种群多样性与迭代进程动态调整，平衡全局搜索与局部开发。
• 精英保留机制：确保优良个体不被破坏，加速收敛。
• 性能对比分析：支持与原始蚁群算法的并行对比实验。
• 结果可视化：提供收敛曲线与最优路径规划图，直观展示算法性能。

使用方法

1. 准备输入数据：提供100×2的城市坐标矩阵，并设置算法参数（如信息素系数、挥发率、蚂蚁数量、迭代次数等）及变异算子相关参数。
2. 运行主程序：执行主程序以启动算法求解过程。
3. 获取输出结果：程序将输出最优路径序列、路径长度、收敛代数及计算时间等指标，并自动生成收敛曲线图与路径可视化图形。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：建议不小于 4 GB

文件说明

主程序文件包含了算法初始化、参数设置、蚁群算法主循环（包括路径构造、信息素更新）、变异算子的实现、精英策略的执行、结果数据的记录与输出，以及最终的可视化绘图功能。它是整个项目运行的核心入口，协调完成了从数据输入到结果输出的全过程。