基于MATLAB的免疫遗传算法TSP求解与性能比较系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了免疫遗传算法求解TSP问题，并与标准遗传算法进行性能对比，分析了收敛速度、求解精度等指标。通过可视化展示路径结果，为优化算法研究提供参考。

详 情 说 明

基于免疫遗传算法的TSP问题求解与算法性能比较系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发，实现了免疫遗传算法（IGA）对旅行商问题（TSP）的高效求解。系统核心目标是通过与标准遗传算法（GA）在相同TSP实例上的对比实验，综合分析两种算法在收敛速度、解的质量、鲁棒性等关键性能指标上的差异。系统集成了算法参数调节、可视化分析和数据导出功能，为TSP问题求解和算法性能研究提供完整的解决方案。

功能特性

• 多算法求解引擎：实现免疫遗传算法（包含抗体编码、亲和度计算、克隆选择、记忆机制）和标准遗传算法（包含选择、交叉、变异、精英保留）
• 灵活的数据输入：支持TSPLIB标准格式导入，可接受城市坐标矩阵或距离矩阵作为输入
• 参数化实验配置：提供种群规模、迭代次数、交叉率、变异率、免疫克隆倍数等关键参数的可调节界面
• 全面的性能评估：多目标性能评估体系，包括路径长度、收敛曲线、多样性分析等指标
• 丰富的可视化输出：最优路径展示、收敛曲线对比、最优解分布箱线图、参数敏感性热力图
• 数据导出功能：支持最优路径坐标、迭代历史数据、指标统计表格等多种格式导出

使用方法

1. 准备TSP数据：将TSP实例数据（城市坐标矩阵或距离矩阵）按TSPLIB格式准备好
2. 设置算法参数：在参数配置界面设置种群规模、迭代次数、交叉变异率等参数
3. 配置比较实验：设定独立运行次数、收敛阈值和需要对比的性能指标
4. 执行算法比较：运行系统开始IGA与GA的对比实验
5. 查看分析结果：在可视化界面查看路径方案、性能对比报告和参数敏感性分析
6. 导出实验数据：根据需要导出最优路径、迭代历史和统计表格等数据

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux或macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB基本安装（无需特殊工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括用户界面初始化、算法参数配置与验证、TSP数据加载与预处理、免疫遗传算法与标准遗传算法的执行调度、多轮实验的自动运行管理、性能指标的实时计算与存储、各类可视化图表的生成与展示，以及结果数据的规范化导出功能。