MATLAB实现免疫遗传算法求解旅行商问题(TSP)及性能比较

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了免疫遗传算法(IGA)和标准遗传算法(GA)求解TSP问题。通过路径规划与收敛曲线可视化，对比分析了两种算法的优化性能与稳定性，为智能算法研究提供实用工具。

详 情 说 明

基于免疫遗传算法的TSP求解及与标准遗传算法的性能比较

项目介绍

本项目实现了基于免疫遗传算法（IGA）的旅行商问题（TSP）求解器，并与标准遗传算法（GA）进行系统性性能对比分析。通过引入免疫机制（抗体多样性保持、记忆细胞机制等），提升了算法在求解复杂TSP问题时的收敛速度和稳定性。项目提供完整的可视化分析界面，支持多种标准TSP测试数据集。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现免疫遗传算法与标准遗传算法
• 免疫机制集成：抗体多样性评价、记忆库机制、抗体抑制等免疫特性
• 性能对比分析：全面比较两种算法在求解质量、收敛速度、稳定性等方面的差异
• 可视化展示：实时显示算法收敛过程、最优路径演化、多样性变化曲线
• 多数据集支持：兼容TSPLIB标准格式数据集（如att48、berlin52等）
• 参数灵活配置：支持算法参数、免疫参数、随机种子等详细配置
• 统计分析报表：自动生成包含均值、标准差、最优解发现代数等统计指标的报告

使用方法

1. 准备数据文件：将TSP数据文件（.tsp格式）置于指定目录
2. 配置算法参数：在配置文件中设置种群规模、迭代次数、交叉率、变异率等参数
3. 设置免疫参数：针对IGA算法配置抗体抑制阈值、记忆库大小等特殊参数
4. 运行求解程序：执行主程序开始算法求解过程
5. 查看分析结果：获取最优路径、收敛曲线、统计报表等输出结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了项目的核心调度功能，包括算法参数初始化、TSP数据加载与预处理、免疫遗传算法与标准遗传算法的并行执行控制、收敛过程数据记录、多样性指标追踪、结果可视化生成以及性能统计报表的输出。该文件作为整个项目的入口点，协调各模块协同工作，确保对比实验的公平性和结果的可重复性。