MATLAB模拟退火算法旅行商问题求解工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于模拟退火算法的旅行商问题（TSP）求解器，支持坐标数据导入、参数动态调节及路径优化过程可视化。通过直观界面控制退火速率与初始温度，有效求解最短路径，适用于算法教学与组合优化研究。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的旅行商问题求解器

项目介绍

本项目实现了一个基于模拟退火算法的旅行商问题(TSP)求解器。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，旨在寻找一条最短路径，使得旅行商访问每个城市恰好一次并返回起点。本求解器通过模拟退火算法这一启发式优化方法，有效解决了TSP问题，并提供了完整的可视化分析和参数调节功能。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了模拟退火算法，支持温度下降策略和状态接受概率计算
• 多距离度量支持：提供欧几里得距离、曼哈顿距离等多种距离计算方式
• 参数灵活调节：可调整初始温度、终止温度、降温速率、最大迭代次数等关键参数
• 可视化展示：实时显示算法迭代过程和最终路径结果，直观展示收敛情况
• 性能分析：提供算法运行统计和不同参数下的收敛效果比较
• 数据兼容性：支持标准坐标数据格式输入，易于与其他数据集集成

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：准备城市坐标数据文件（N×2的double数组格式）
2. 设置参数：配置算法参数（温度参数、迭代次数等）和距离度量方式
3. 运行求解：执行主程序开始优化计算
4. 查看结果：分析输出的最优路径、路径长度和可视化图表

参数说明

• 初始温度：影响算法全局搜索能力，值越大探索范围越广
• 终止温度：决定算法停止条件，值越小求解精度越高
• 降温速率：控制温度下降速度，影响收敛效率
• 最大迭代次数：防止无限循环，保证算法及时终止
• 距离度量：根据实际问题特点选择合适的距离计算方式

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本 • 需要安装基本的MATLAB工具箱（如绘图工具、统计工具等） • 至少4GB内存，推荐8GB以上以获得更好的处理性能 • 支持Windows、Linux、macOS等主流操作系统

文件说明

主程序文件集成了项目的所有核心功能，包括算法参数初始化、城市坐标数据读取与预处理、模拟退火优化过程执行、迭代过程动态可视化、最终路径结果输出与图形展示，以及算法性能统计分析报告的生成。该文件通过模块化设计实现了完整的求解流程，用户可通过修改配置参数灵活控制算法行为。