基于MATLAB的改进粒子群优化算法求解旅行商问题系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现改进粒子群优化算法，通过惯性权重调整、局部搜索和多群体协作等机制，高效解决旅行商问题。系统自动读取城市坐标数据并构建距离矩阵，能够快速获得近似最优路径方案。

详 情 说 明

基于改进粒子群优化算法的旅行商问题求解系统

项目介绍

本项目采用改进的粒子群优化（PSO）算法，旨在高效求解经典组合优化问题——旅行商问题（TSP）。系统通过读取城市坐标数据，构建距离矩阵，并利用融合了自适应惯性权重、局部搜索策略等改进机制的PSO算法，迭代寻找近似最优的旅行路径。系统不仅提供路径与距离的数值结果，还支持优化过程与最终路径的可视化展示，便于用户直观理解算法性能与优化效果。

功能特性

• 改进PSO算法核心：集成了自适应惯性权重调整、局部邻域搜索策略，有效提升算法收敛速度与寻优精度。
• 灵活数据输入：支持标准文本格式的城市坐标文件输入。
• 参数可配置：允许用户自定义种群大小、迭代次数、学习因子等关键参数，以适应不同问题规模。
• 结果全面输出：提供最优路径序列、最短路径总距离、收敛过程曲线以及二维路径可视化图。
• 动态过程展示：可直观观察路径优化过程的动态演化。

使用方法

1. 准备数据：将城市坐标数据保存为文本文件（每行一个坐标，格式：x y）。
2. 配置参数（可选）：在程序相应位置修改PSO算法参数（如种群数、迭代次数等），若不修改则使用默认参数。
3. 运行程序：执行主程序文件，算法将自动进行优化计算。
4. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优路径与总距离，并自动绘制收敛曲线与路径可视化图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 依赖工具包：仅需基础MATLAB环境，无需额外安装工具包。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程，主要包括：

• 初始化阶段的数据读取与距离矩阵计算。
• 改进粒子群优化算法的完整实现与迭代求解过程。
• 迭代过程中最优解的记录与收敛曲线的数据准备。
• 最终最优路径结果输出与可视化图形的生成。