MATLAB实现的改进型蚁群算法TSP优化求解系统（GUI交互版）

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供三种蚁群算法（基础AS、蚁密系统ACS及蚁量系统 AQS）求解旅行商问题。系统包含图形用户界面（GUI），支持可视化交互操作，便于算法性能比较和路径优化效果展示。

详 情 说 明

基于改进型蚁群算法的TSP优化求解系统（GUI交互版）

项目介绍

本项目采用MATLAB编程实现，针对经典旅行商问题（TSP），开发了一套具备可视化交互界面的优化求解系统。系统核心集成了三种蚁群优化算法：基础蚁群算法（AS）、蚁密系统（ACS）以及一种融合遗传算法交叉变异操作的自定义改进算法。通过图形化界面，用户可直观调整算法参数、实时观察路径优化过程，并进行多算法性能对比分析。

功能特性

• 多算法集成：提供基础AS算法、改进ACS算法及融合遗传算子（交叉、变异）的自定义混合算法三种求解策略。
• 交互式GUI界面：支持算法参数动态配置（蚂蚁数量、信息素因子、挥发系数、迭代次数等），实时控制求解过程。
• 动态可视化：实时绘制并更新最优路径演化动画，同步显示算法收敛曲线。
• 结果对比分析：同时运行多种算法，对比最优路径长度、收敛速度及计算时间等性能指标。
• 数据导入导出：支持从文本文件（.txt）或MAT文件（.mat）加载城市坐标数据；可导出最优路径序列、参数设置及收敛过程数据。

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，启动图形用户界面。
2. 加载数据：通过界面按钮导入包含城市坐标的数据文件（N×2矩阵格式）。
3. 设置参数：在相应输入框内调整蚂蚁数量、信息素与启发因子权重（α, β）、挥发系数（ρ）、迭代次数等参数；若选择自定义算法，需额外设定交叉率与变异率。
4. 执行计算：点击运行按钮，系统将依据所选算法进行求解，并动态显示路径优化过程与收敛曲线。
5. 查看结果：求解完成后，界面将展示最终最优路径图、各算法收敛曲线对比及详细数值结果（如最短路径长度、运行时间）。
6. 导出数据：可将本次运算的最优路径序列、参数配置及收敛历史数据保存至指定格式文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必需工具箱：MATLAB基本环境（无需特殊工具箱）

文件说明

主程序文件完成了图形用户界面的构建与核心逻辑控制，负责整合数据输入、算法调用及结果可视化等全部流程。它实现了界面元素的布局与回调函数绑定，处理用户交互事件（如参数设置、算法选择、启动/暂停控制），并调度三种蚁群算法的执行与数据管理，同时驱动路径动画绘制、收敛曲线实时更新及结果数据的输出与保存功能。