MATLAB基于模拟退火算法的Steiner树问题求解器

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了模拟退火算法，有效解决Steiner树问题（STP），通过节点坐标与连接成本自动计算最优连接方案。支持动态参数调整，包括温度控制与迭代次数设置，兼具实用性和可扩展性。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的Steiner树问题优化求解器

项目介绍

本项目实现了一个基于模拟退火算法的Steiner树问题（STP）优化求解器。Steiner树问题是在给定的节点集合中寻找最小成本的连接方案，允许引入额外的Steiner点来降低总连接成本。该求解器通过模拟退火算法进行优化搜索，支持参数动态调整，并提供了完整的可视化分析功能。

功能特性

• 智能优化算法：采用模拟退火算法进行全局优化，有效避免局部最优解
• 灵活参数配置：支持初始温度、降温速率、迭代次数等关键参数的动态调整
• 多维度可视化：实时显示算法收敛过程、成本变化趋势和最优网络拓扑结构
• 性能统计分析：提供运行时间、收敛迭代次数等详细性能指标
• 通用数据接口：支持二维/三维节点坐标输入和多种成本矩阵格式

使用方法

输入数据准备

1. 节点坐标矩阵：N×2或N×3数组，表示节点在二维或三维空间中的坐标位置
2. 边成本矩阵：N×N对称矩阵，表示节点间的连接成本
3. 算法参数设置：包含初始温度、终止温度、降温系数、最大迭代次数等参数
4. Steiner点数量：可选参数，指定允许引入的Steiner点数量

运行求解

配置好输入参数后，运行主程序即可开始优化求解。系统将自动执行以下过程：

• 初始化模拟退火算法参数
• 进行迭代优化搜索
• 记录收敛过程和最优解
• 生成可视化结果和性能报告

结果输出

程序运行完成后将输出：

• 最优Steiner树连接方案（节点连接关系矩阵）
• 最小总成本数值
• 收敛过程曲线图
• 网络拓扑可视化图
• 算法性能统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件作为项目的核心控制模块，负责整合整个求解流程，具体实现了算法参数初始化、优化过程控制、结果计算与输出等关键功能。该文件协调各个算法模块的调用时序，管理输入输出数据的传递，并生成最终的可视化图表和性能分析报告，确保整个优化求解过程的高效执行。