MATLAB蚁群算法优化与路径规划系统

资 源 简 介

本项目实现MATLAB环境下的蚁群算法框架，可求解路径优化（如TSP）与资源分配问题。系统通过模拟信息素机制动态调整路径概率，支持图形界面实时观察算法收敛过程，便于教学与研究应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的蚁群算法优化与路径规划系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了一套完整的蚁群算法(ACO)优化与路径规划系统。系统核心采用蚁群智能优化机制，通过模拟蚂蚁群体在觅食过程中的信息素通信与正反馈行为，实现对复杂优化问题的高效求解。该系统不仅提供了通用的算法框架，还专门针对路径规划问题（如旅行商问题TSP）进行了深度优化，支持用户通过可视化界面实时观察算法收敛过程与优化结果。

功能特性

• 算法核心实现：完整实现了蚁群算法的概率转移模型、信息素更新机制和全局最优解搜索策略
• 多问题支持：可解决路径优化问题（TSP问题）、资源分配问题等多种优化场景
• 参数可配置：支持用户自定义算法参数（蚂蚁数量、迭代次数、信息素挥发系数等）
• 可视化展示：提供算法收敛过程动态可视化、最优路径展示和信息素分布热力图
• 性能分析：自动生成收敛时间、解质量评估等性能报告

使用方法

1. 问题定义：输入目标函数参数（城市坐标、距离矩阵等）和约束条件
2. 算法配置：设置蚂蚁数量、迭代次数、信息素相关参数等控制参数
3. 运行优化：执行算法并观察实时收敛过程
4. 结果分析：查看最优路径序列、路径长度数值结果及可视化图形
5. 性能评估：分析算法收敛曲线和最终解质量报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示
• 需安装MATLAB基础模块及图形处理相关工具箱

文件说明

项目主入口文件集成了系统的核心功能，包括算法参数初始化、蚁群优化过程控制、迭代计算循环管理、信息素更新机制执行以及结果可视化输出。该文件负责协调整个算法流程，从问题数据输入到最终优化结果展示的全过程管理，同时实现图形用户界面的交互控制和实时状态更新。