MATLAB实现融合遗传算法与蚁群算法的最短路径优化系统

资 源 简 介

该系统运用MATLAB构建，集成了遗传算法进行全局路径搜索与蚁群算法的局部优化能力，支持算法独立或组合运行。用户可灵活配置参数，系统自动计算并展示最短路径结果。

详 情 说 明

基于遗传算法与蚁群算法的最短路径优化系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个多算法融合求解最短路径问题的智能优化系统。系统核心整合了两种经典启发式算法：遗传算法（GA） 用于执行全局广度搜索，探索解空间的潜在最优区域；蚁群算法（ACO） 则模拟自然界蚁群觅食行为，在选定区域内进行精细的局部优化。用户可根据问题特性，灵活选择单一算法或组合策略。系统能够自动计算图中指定起点与终点之间的最短路径，并实时动态展示路径构建过程与算法收敛趋势，最终生成详尽的性能对比分析报告，为算法选型与参数调优提供直观依据。

功能特性

• 双算法引擎：集成遗传算法与蚁群算法，支持独立或协同工作模式。
• 交互式配置：提供友好的参数输入界面，用户可自定义算法运行的关键参数。
• 过程可视化：实时动态显示最优路径的演化过程与收敛曲线，直观反映算法搜索行为。
• 全面结果输出：自动输出最优路径序列、路径总长度、收敛图谱及网络拓扑路径图。
• 性能量化评估：生成包含运行时间、迭代次数等指标的对比分析报告，辅助决策。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 在指定区域输入图的邻接矩阵（n×n 矩阵，无连接处用 Inf 表示）。 - 设置起点和终点的顶点编号。 - 根据需求配置遗传算法（种群规模、交叉率、变异率等）或蚁群算法（信息素强度、挥发系数、启发因子等）的参数。

1. 执行计算：

- 选择要运行的算法（遗传算法、蚁群算法或组合模式）。 - 启动计算，系统将开始迭代搜索并实时更新可视化界面。

1. 查看与分析结果：

- 在结果窗口查看最终的最优路径序列及其总长度。 - 分析收敛曲线图以理解算法的优化过程。 - 观察路径可视化图形，确认路径的合理性。 - 查阅性能报告，对比不同算法的效率与效果。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议：至少 4GB 内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件作为系统的控制中枢，集成了核心业务流程。它主要负责初始化用户界面，接收并验证输入的图数据与算法参数，根据用户选择调用相应的算法模块进行路径优化计算。同时，该文件还管理与协调动态可视化过程的更新，控制收敛曲线与路径拓扑图的实时绘制，并最终组织与输出所有计算结果及性能分析报告。