MATLAB实现的高效TSP问题蚁群优化（ACO）求解系统

资 源 简 介

该系统提供了完整的蚁群优化算法，支持求解经典的旅行商问题（TSP）。集成了多个高效算法变体，包括Ant System与Ant Colony System等，用户可灵活选择并进行性能测试与结果对比。简洁易用，附带示例数据集与可视化结果。

详 情 说 明

基于MATLAB的TSP问题蚁群优化求解系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的成熟旅行商问题（TSP）求解系统，采用蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）作为核心求解引擎。系统实现了完整的蚁群优化框架，支持多种经典算法变体，提供丰富的可视化功能和性能评估模块，能够高效求解不同规模的TSP问题。

功能特性

• 完整算法实现：实现了基本蚁群系统（Ant System）、蚁群系统（Ant Colony System）和最大-最小蚁群系统（Max-Min Ant System）三种经典变体
• 灵活参数配置：支持用户自定义蚂蚁数量、迭代次数、信息素因子、挥发系数等关键参数
• 多距离度量：支持欧几里得距离、曼哈顿距离等多种距离计算方式
• 可视化展示：实时显示最优路径演化过程和算法收敛曲线
• 性能评估：提供求解精度、运行时间、收敛速度等多项性能指标统计
• 参数调优：内置参数优化模块，帮助用户找到最佳算法配置

使用方法

1. 准备输入数据：提供城市坐标数据（N×2矩阵）或直接输入距离矩阵
2. 设置算法参数：根据问题特性调整算法参数，或使用默认配置
3. 选择运行模式：指定算法变体、可视化选项和输出详细程度
4. 运行求解：执行主程序开始优化计算
5. 查看结果：获取最优路径、路径长度、收敛曲线和性能统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的蚁群优化求解流程，包括算法初始化、迭代优化、路径构建、信息素更新、结果可视化和性能分析等核心功能。该文件实现了三种算法变体的统一接口，负责协调各模块协同工作，处理用户输入参数，管理算法执行过程，并生成最终的解算结果和可视化输出。同时提供详细的运行日志记录，支持不同详细程度的输出模式，便于用户监控算法运行状态和分析求解性能。