MATLAB实现的遗传算法与蚁群算法城市路径优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，整合遗传算法与蚁群算法，实现高效城市路径规划。系统支持读取节点坐标与距离矩阵，通过遗传算法全局搜索最优路径，并利用蚁群算法进行局部优化，适用于复杂交通网络场景。

详 情 说 明

基于遗传算法与蚁群算法的城市路径优化系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了两种智能优化算法——遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO），专门用于解决复杂的城市路径规划问题。系统通过整合两种算法的优势，先使用遗传算法进行全局搜索，再应用蚁群算法进行局部精细优化，以期获得高质量的最短路径解决方案。该系统适用于物流配送路径规划、旅游线路优化等多种实际应用场景。

功能特性

• 数据读取: 支持从文件或变量读取城市节点坐标矩阵和节点间距离矩阵。
• 双算法优化: 集成遗传算法进行全局路径探索，并结合蚁群算法进行局部深度寻优。
• 性能对比: 自动对比两种算法在求解效率、结果质量、收敛速度等方面的性能差异。
• 结果可视化: 提供最优路径在二维平面上的直观展示，以及算法迭代过程的收敛曲线图。
• 全面输出: 输出最优路径序列、总路径长度、可视化图形及详细的性能对比报告。

使用方法

1. 准备输入数据:

- 准备一个 n×2 的节点坐标矩阵，其中n为城市数量，每行代表一个城市的(x, y)坐标。 - 准备一个 n×n 的对称距离矩阵，表示各城市节点间的距离。 - 设置算法参数结构体，包含遗传算法（如种群大小、迭代次数）和蚁群算法（如信息素因子）的必要参数。

1. 运行主程序:

在MATLAB命令窗口中执行主函数，系统将自动加载数据、运行两种算法并进行分析。

1. 获取结果:

程序运行后，将在命令行窗口输出最优路径和总长度，同时生成收敛曲线图、路径可视化图及性能对比报告。

系统要求

• 软件平台: 需要安装MATLAB R2016a或更高版本。
• 必要工具箱: 确保已安装MATLAB基础模块，本项目未使用特殊工具箱。

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，负责协调整个项目的执行流程。其主要功能包括：调度数据读取模块以加载城市节点信息与距离矩阵；初始化并执行遗传算法与蚁群算法的优化过程；管理两种算法结果的对比分析与性能评估；控制最优路径及其收敛过程的可视化输出；最终生成包含关键指标的性能总结报告。