MATLAB实现的鸽群优化算法POS求解器：TSP应用仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现鸽群优化算法（POS），专用于求解NP难问题，重点针对旅行商问题（TSP）进行优化。系统提供完整的POS算法模块、TSP问题仿真及可视化分析功能，适用于算法研究与应用验证。

详 情 说 明

基于POS的NP难问题优化求解器——TSP应用仿真验证系统

项目介绍

本项目实现了一个基于鸽群优化算法（Pigeon-inspired Optimization, POS）的NP难问题求解框架，并以经典组合优化问题——旅行商问题（TSP）作为具体应用验证对象。系统提供从问题建模、算法求解到结果分析的全流程支持，通过可视化界面和详细性能指标，帮助用户深入研究POS算法在组合优化问题中的收敛特性和求解性能。

功能特性

• 完整的POS算法实现：包含鸽群优化算法的完整迭代过程，涵盖地图和指南针算子、地标算子等核心机制
• TSP问题建模：支持标准TSP问题定义，提供距离矩阵计算和适应度函数设计
• 多维度参数配置：可灵活调整种群规模、迭代次数、地图因子、地标因子等算法参数
• 智能收敛控制：集成多种策略避免早熟收敛，确保算法全局搜索能力
• 实时可视化：动态展示路径优化过程和算法收敛曲线
• 性能分析模块：提供运行时间、收敛代数、求解精度等多维度性能指标
• 对比实验支持：支持不同规模TSP实例测试和多种算法比较分析

使用方法

1. 准备输入数据：提供TSP实例数据（城市坐标矩阵或距离矩阵）
2. 配置算法参数：设置种群规模、迭代次数、地图因子、地标因子等参数
3. 设置运行选项：指定随机种子、收敛阈值、可视化选项等控制参数
4. 执行求解过程：运行主程序开始优化求解
5. 分析输出结果：查看最优路径、收敛曲线、性能指标和对比分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS
• 内存：至少4GB RAM（大规模问题建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括算法参数初始化、TSP问题数据加载、POS优化算法主循环的执行、收敛过程的动态监控与可视化、最优解的输出与性能分析指标的生成。它作为整个系统的调度中心，协调各个功能模块的协同工作，确保从问题输入到结果输出的完整流程顺畅执行。