MATLAB实现模拟退火算法的TSP旅行商问题求解系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用模拟退火算法求解TSP旅行商问题。系统模拟退火冷却过程，在解空间中高效搜索最优或近似最优路径，支持随机城市生成、路径可视化及算法参数调整，适用于组合优化研究与教学演示。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的TSP旅行商问题求解系统

项目介绍

本项目采用模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）求解经典的旅行商问题（TSP）。通过模拟金属退火过程中的冷却策略，在解空间中高效搜索全局最优或近似最优的旅行路径。系统支持参数自定义、路径可视化与性能分析，为TSP问题提供了一种有效的启发式求解方案。

功能特性

• 算法核心：实现模拟退火算法，包含邻域搜索与温度调度策略
• 参数自定义：支持设置初始温度、终止温度、冷却系数、最大迭代次数等关键参数
• 数据输入：支持自定义城市坐标数据或使用内置测试数据集
• 可视化展示：实时显示最优路径演化过程与收敛曲线
• 性能分析：输出运行时间、迭代次数、最终温度等统计信息
• 结果导出：提供最优路径序列、路径长度及可视化图表

使用方法

1. 准备输入数据：准备N×2的城市坐标矩阵，每行表示一个城市的(x,y)坐标
2. 设置算法参数：

- 初始温度：默认1000 - 终止温度：默认1e-6 - 冷却系数：默认0.95 - 最大迭代次数：默认10000

1. 运行求解系统：执行主程序，可选择启用图形界面实时监控优化过程
2. 获取输出结果：

- 最优路径访问序列 - 最短路径总距离 - 收敛曲线图与路径可视化图 - 算法运行统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 内存需求：≥4GB RAM（建议8GB以上处理大规模城市数据）
• 显示支持：图形显示功能（用于可视化输出）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括城市数据加载与预处理、模拟退火算法参数初始化、迭代优化过程控制、邻域解生成与接受准则判断、最优路径动态更新机制、收敛过程实时监控、结果可视化渲染以及性能统计分析报表生成。该文件通过协调各算法组件实现完整的TSP求解流程，并提供了用户交互接口用于参数调整和结果展示。