基于MATLAB的蚁群算法旅行商问题优化求解器

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现蚁群优化算法求解经典TSP问题。通过模拟蚂蚁信息素机制，在多个城市节点间自动寻找最短路径。包含完整的迭代优化过程和可视化分析功能，适用于路径规划与算法研究。

详 情 说 明

基于蚁群算法的旅行商问题（TSP）优化求解器

项目介绍

本项目采用蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）求解经典的旅行商问题（TSP）。系统模拟自然界蚂蚁群体觅食行为中的信息素交流机制，通过迭代优化在多个城市节点间寻找最短闭合路径。核心算法包含路径构造、信息素更新与局部优化策略，适用于对称及非对称距离矩阵，并提供丰富的参数接口与结果可视化功能。

功能特性

• 完整ACO算法实现：集成路径选择、信息素全局/局部更新、精英策略等核心机制
• 灵活输入支持：可接受距离矩阵直接输入或通过城市坐标自动生成距离矩阵
• 参数可配置：允许自定义蚂蚁数量、迭代次数、信息素因子、启发因子、挥发系数等关键参数
• 多维度输出：提供最优路径序列、路径长度、收敛曲线及路径可视化图形
• 算法鲁棒性：内置数据处理校验，支持不同规模TSP问题的稳定求解

使用方法

基本调用流程

1. 准备输入数据：配置距离矩阵（必要）和城市坐标（可选）
2. 设置算法参数：定义蚂蚁数量、迭代次数等运行参数
3. 执行优化计算：运行主程序进行路径优化求解
4. 获取输出结果：查看最优路径、长度及收敛过程图表

参数配置示例

关键算法参数建议取值范围：

• 蚂蚁数量：城市数量的0.5-1.5倍
• 信息素因子α：1-2
• 启发因子β：2-5
• 信息素挥发系数ρ：0.1-0.5

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 内存建议：处理100城市以上问题时推荐4GB以上可用内存

文件说明

主程序文件集成了蚁群算法的完整求解流程，具体包含以下核心功能：初始化算法参数与距离矩阵数据，执行迭代优化过程控制蚂蚁路径构造与信息素更新机制，实现最优解记录与收敛趋势追踪，生成路径序列与长度结果并触发可视化模块绘制收敛曲线与路径示意图。