MATLAB实现的模拟退火算法旅行商问题(TSP)求解器

资 源 简 介

该项目利用MATLAB开发了一个基于模拟退火的TSP优化求解器，通过温度调度与邻域搜索策略，高效求解最短哈密顿回路。适用于路径规划、物流优化等场景，提供可定制的算法参数接口。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的旅行商问题求解器

项目介绍

本项目实现了一个基于模拟退火算法的旅行商问题优化求解器。系统能够根据给定的城市间距离矩阵，寻找最短的哈密顿回路（即访问每个城市一次并返回起点的最短路径）。通过温度调度机制、邻域搜索策略和概率接受准则，算法能够在解空间中高效寻找近似最优解，有效避免陷入局部最优。

功能特性

• 核心算法：采用模拟退火算法进行优化求解
• 邻域搜索：支持多种路径变换操作，如交换、反转等局部搜索策略
• 温度控制：可配置的温度调度参数，包括初始温度、降温系数和终止温度
• 结果可视化：提供收敛曲线图和路径可视化图
• 性能统计：输出详细的计算时间、迭代次数、接受率等统计信息
• 灵活输入：支持自定义初始路径或随机初始化

使用方法

输入参数

1. 距离矩阵：n×n对称矩阵，表示n个城市两两之间的旅行距离
2. 算法参数配置：

- 初始温度（标量数值） - 降温系数（0-1之间的数值） - 迭代次数（正整数） - 终止温度（小数值）

1. 可选参数：初始路径（1×n向量，表示城市访问顺序）

输出结果

1. 最优路径：1×n向量，按顺序排列的城市访问序列
2. 最短路径长度：标量数值，最优路径对应的总旅行距离
3. 收敛曲线图：算法迭代过程中路径长度的变化趋势图
4. 路径可视化图：地理坐标系中最优路径的连线示意图
5. 算法统计信息：

- 计算时间 - 迭代次数 - 最终温度 - 接受率统计

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 基础MATLAB环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括算法参数初始化、模拟退火优化过程执行、结果统计分析和可视化输出。具体涵盖距离矩阵处理、温度调度控制、邻域解生成与接受准则判断、最优解追踪记录以及收敛曲线和路径图的绘制功能。