MATLAB实现的蚁群算法旅行商问题路径优化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用蚁群算法解决旅行商问题，支持自定义城市节点坐标和参数配置，提供动态可视化迭代过程与性能分析，适用于路径优化教学与研究。

详 情 说 明

基于蚁群算法的旅行商问题路径优化与仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于蚁群优化算法的旅行商问题智能求解与仿真系统。系统通过模拟自然界蚂蚁群体的信息素累积与挥发机制，结合启发式搜索策略，高效求解多目标路径最优化问题。核心算法具备正反馈特性，能够有效处理大规模TSP问题的NP难挑战，并提供完整的参数化配置、动态可视化及统计分析功能。

功能特性

• 参数化配置：支持自定义城市坐标、算法参数（信息素因子、启发因子、挥发系数等）、迭代次数与种群规模
• 动态可视化：实时展示迭代过程中的路径收敛曲线与信息素分布热力图
• 高性能求解：针对大规模城市节点优化路径选择，保证最优解质量与收敛速度
• 统计分析：输出收敛迭代数、计算时长等关键性能指标报告

使用方法

1. 准备输入数据：

- 定义目标城市坐标矩阵（n×2维） - 设置算法参数（信息素强度因子、启发因子、挥发系数等） - 指定迭代次数与蚂蚁种群规模 - （可选）提供预计算的距离矩阵

1. 运行求解系统：

执行主程序启动算法运算与仿真过程

1. 获取输出结果：

- 最优路径访问序列（1×n维数组） - 最短路径长度数值 - 迭代收敛曲线可视化图表 - （可选）信息素分布热力图 - 算法性能指标文本报告

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 需安装Statistics and Machine Learning Toolbox（用于数据分析可视化）

文件说明

主程序文件整合了蚁群算法的完整实现流程，其核心功能包括：初始化算法参数与城市节点数据、构建概率转移模型控制蚂蚁路径选择、执行迭代优化过程中的信息素更新机制、动态绘制路径收敛状态图示、计算并输出最优路径解与性能指标统计报告。