MATLAB遗传算法工具箱 - 多旅行商问题(MTSP)多场景求解系统

资 源 简 介

本工具箱基于MATLAB开发，利用遗传算法有效求解多旅行商问题(MTSP)。系统支持5种不同约束场景，包括多起点单回路模式、动态路径规划等，适用于复杂的物流和配送优化任务。代码结构清晰，便于定制和扩展。

详 情 说 明

MATLAB遗传算法工具箱 - 多旅行商问题(MTSP)多场景求解系统

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法（GA）的多旅行商问题（MTSP）求解系统，专门针对5种不同约束条件的复杂MTSP场景进行优化求解。该系统采用先进的编码策略和遗传算子设计，结合多目标优化的适应度函数和路径约束处理技术，能够高效求解各种实际应用中常见的多旅行商路径规划问题。

功能特性

多场景支持

• 场景1：多起点单回路模式 - 多个旅行商从各自的起点出发并返回原起点（旅行商数量固定）
• 场景2：动态路径规划模式 - 旅行商数量可根据问题规模自适应调整
• 场景3：单起点闭环模式 - 所有旅行商从同一起点出发并返回该起点
• 场景4：单起点开环模式 - 所有旅行商从同一起点出发但无需返回起点
• 场景5：单起点异终点模式 - 所有旅行商从同一起点出发，最终汇聚到另一个指定终点

技术特点

• 采用高效的染色体编码策略和遗传算子设计
• 实现多目标优化的适应度函数计算
• 具备完善的路径优化约束处理技术
• 提供丰富的可视化和统计分析功能

使用方法

输入参数

1. 城市坐标数据：N×2矩阵，存储N个城市的二维坐标
2. 旅行商数量：场景1和场景2需要输入旅行商数量或数量范围
3. 起点/终点设置：根据场景需求输入起点编号、终点编号列表
4. 遗传算法参数：种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等
5. 距离矩阵（可选）：预计算的城市间距离矩阵N×N

输出结果

1. 最优路径方案：每个旅行商的路径序列矩阵
2. 路径可视化图：在二维坐标系中显示各旅行商的行走路线
3. 收敛曲线：显示算法迭代过程中最优解的变化趋势
4. 统计报告：总路径长度、各旅行商路径长度、计算耗时等
5. 参数调优建议：基于运行结果的算法参数优化建议

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows、Linux、macOS
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括读取和处理输入数据、参数配置界面、求解场景选择、遗传算法求解引擎、结果可视化以及统计报告生成等完整的工作流程，为用户提供了一站式的多旅行商问题解决方案。