基于遗传算法与蚁群优化的MATLAB混合路径规划系统

资 源 简 介

本系统采用遗传算法预处理+蚁群算法优化的混合策略，在[-10,10]坐标系中随机生成50个节点（含中心节点[0,0]），以通信距离L=6为约束条件，实现拓扑网络中的高效路径规划。MATLAB实现算法融合与可视化分析。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的混合蚁群拓扑路径优化系统

项目介绍

本项目针对特定拓扑结构设计了一种混合优化算法解决方案。系统在[-10,10]坐标范围内随机生成50个节点（包含中心节点[0,0]），以有效通信距离L=6为约束条件，通过遗传算法进行预处理优化，将优化结果作为蚁群算法的初始信息素分布，最终求解满足距离约束的最小跳数路径方案。系统支持完整的拓扑可视化功能，并提供混合算法与纯蚁群算法的性能对比分析。

功能特性

• 混合优化架构：结合遗传算法的全局搜索能力与蚁群算法的局部求精特性
• 拓扑自动生成：在指定坐标范围内随机生成节点分布，确保中心节点固定
• 距离约束处理：基于有效通信距离进行中继节点选择和路径可行性判断
• 可视化分析：提供拓扑图、收敛曲线、性能指标等多维度可视化输出
• 算法性能对比：全面比较混合算法与纯蚁群算法在收敛速度、解质量等方面的差异

使用方法

1. 参数设置：根据需要调整遗传算法（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率）和蚁群算法（蚂蚁数量、信息素因子、启发因子、挥发系数）参数
2. 运行优化：执行主程序启动混合优化过程
3. 结果分析：查看生成的拓扑路径图、算法收敛曲线、性能对比表和详细路径信息
4. 中继节点统计：分析各路径的中继节点使用情况，评估网络拓扑效率

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 需要安装MATLAB基础工具包

文件说明

主程序文件实现了系统的完整工作流程，包括节点生成、距离约束处理、遗传算法预处理优化、蚁群算法路径求解、结果可视化与性能对比分析等核心功能。该文件整合了遗传算法的种群初始化、选择交叉变异操作，以及蚁群算法的信息素更新和路径选择机制，最终输出拓扑优化结果和算法性能评估报告。