MATLAB实现蚁群算法的TSP问题优化求解系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了基于蚁群算法的TSP问题求解系统，模拟蚁群智能优化机制，动态搜索最短路径。支持路径迭代可视化、收敛分析及参数调整，适用于组合优化研究与教学演示。

详 情 说 明

基于蚁群算法的TSP问题优化求解系统

项目介绍

本项目实现一种模拟蚁群觅食行为的智能优化算法，用于解决经典旅行商问题(TSP)。系统通过模拟蚁群在路径上释放信息素、选择路径的正反馈机制，动态搜索最优路径，具备可视化路径迭代过程、收敛曲线分析以及参数调节功能，支持对不同规模TSP数据集进行高效求解。

功能特性

• 智能优化算法：采用蚁群优化算法(ACO)，结合概率路径选择策略和信息素动态更新机制
• 可视化分析：实时显示最优路径演化过程和收敛曲线
• 参数调节：支持蚂蚁数量、迭代次数、信息素因子等关键参数灵活配置
• 多数据集支持：可处理自定义城市坐标数据和TSP标准数据集（如att48、eil51等）
• 完整输出：提供最优路径序列、路径长度、收敛曲线、路径可视化及运行时间统计

使用方法

1. 准备输入数据：

- 城市坐标数据（N×2矩阵，N为城市数量） - 设置算法参数（蚂蚁数量、迭代次数、信息素因子、启发因子、挥发系数等） - 可选加载TSP标准数据集

1. 运行求解系统：

- 执行主程序开始优化计算 - 观察迭代过程中的路径变化和收敛情况

1. 查看输出结果：

- 最优城市访问顺序序列 - 最短路径长度值 - 收敛曲线分析图表 - 最优路径可视化图形 - 算法运行时间统计信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 至少4GB内存（大规模TSP问题建议8GB以上）

文件说明

主程序文件承担了系统核心调度功能，实现了算法参数初始化、蚁群优化过程控制、迭代收敛监控、结果可视化展示以及性能统计分析等关键模块的协同工作。具体包括设置算法运行环境、执行蚁群路径搜索策略、管理信息素更新机制、生成最优路径解决方案，并输出完整的分析图表和统计报告。