MATLAB蚁群优化算法求解旅行商问题（ACO-TSP）程序

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现的蚁群优化算法（ACO）高效求解旅行商问题（TSP），通过模拟蚂蚁觅食行为进行路径寻优，支持自定义城市坐标和算法参数调节，为组合优化问题提供完整解决方案。

详 情 说 明

MATLAB蚁群优化算法求解旅行商问题（ACO-TSP）程序

项目介绍

本项目基于蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）实现旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的高效求解。算法通过模拟自然界蚂蚁觅食过程中的信息素通信机制，实现多智能体协作寻优，能够有效找到接近最优的旅行商路径方案。程序支持自定义问题规模和算法参数，并提供直观的可视化分析功能。

功能特性

• 智能优化求解：采用蚁群算法核心机制，包括路径轮盘赌选择、信息素全局与局部更新策略
• 灵活参数配置：支持用户自定义蚂蚁数量、信息素因子α、启发因子β、挥发率ρ、迭代次数等关键参数
• 全面结果输出：提供最优路径序列、最短路径长度、收敛曲线和路径可视化四类核心结果
• 动态过程展示：可实时显示算法迭代过程中最优路径的演化情况和收敛趋势

使用方法

1. 准备输入数据：提供城市坐标数据（N×2矩阵，N为城市数量）
2. 设置算法参数（可选）：根据需要调整蚂蚁数量、信息素因子、启发因子、挥发率等参数
3. 运行程序：执行主程序开始优化计算
4. 查看结果：获取最优路径序列和长度，观察收敛曲线和路径可视化图

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持二维图形显示的运行环境

文件说明

主程序文件整合了蚁群算法求解TSP问题的完整流程，具体实现了以下核心功能：数据输入与参数初始化、蚁群算法迭代优化过程（包括蚂蚁路径构建、信息素更新等）、最优解记录与存储、收敛曲线绘制以及最终路径的可视化展示。该文件作为程序的入口点，协调各算法模块协同工作，确保整个求解过程的有序执行。