蚁群优化法求解旅行商问题的 MATLAB 代码

这是一款通用的Matlab程序，利用蚁群算法解决旅行商问题（TSP）。

这份资源提供了利用 MATLAB 解决旅行商问题的具体案例。案例中会涵盖问题的建模、算法的选择以及 MATLAB 代码实现等方面，帮助理解和运用 MATLAB 解决实际问题。

Matlab TSP问题代码旅行商问题（TSP）是一个经典的优化问题，用于展示数学编程算法在解决运输路线问题中的应用。具体来说，TSP被称为分配问题的一个实例。分配问题是运输问题的一种特殊情况，其中出发点与目的地的数量相同（m = n），每个出发点的供应量为1个单位，每个目的地的需求量也为1个单位。解决分配问题的主要目标是通过优化资源分配来实现最小化成本。在这个背景下，我们比较了两种方法：一种是松弛了Dantzig、Fulkerson和Johnson的约束（DFJ）的分配问题，允许创建子巡回路径；另一种是DFJ算法，它严格限制了子巡回路径的创建，从而提供了问题的全面解决方案。现在，我们使用Py

该项目利用遗传算法解决旅行商问题，目标是在给定的30个城市（经纬度已提供）中找到最短路径。用户可以自定义调整重组概率、变异概率以及迭代次数，以优化算法性能。

5 种多旅行商问题的 MATLAB 实现方法合集，蛮适合想搞清楚不同任务分配策略的朋友。每种场景都配了完整代码，像“从同一起点出发不回起点”这种需求在多无人机调度、物流路线规划里还挺常见的。 多旅行商问题的几种典型变形都囊括了：固定起点、可变终点、回不回起点的，全都有。你只要改改输入数据，基本就能直接跑，省了不少时间。 比如第 3 种——从同一起点出发回到不同终点，就适合模拟多辆车从仓库出发各自配送的场景。脚本结构清晰、参数注释也比较友好，不会看不懂。 哦对了，代码是用MATLAB写的，兼容性还不错，2021a 版本亲测没问题。你可以顺带看看一些相关优化算法的例子，像是蚁群算法、模拟退火这类，

通过MTSP-GA算法优化无人机轨迹，有效解决访问多座城市后返回起始点最短路径问题。提供完整注释代码，方便使用者直接应用，提升工作效率。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白。代码压缩包包含主函数：main.m，调用其他m文件，无需运行结果效果图。代码适用于Matlab 2019b版本，若有错误提示，可根据提示修改，如有疑问，请私信博主。操作步骤包括将所有文件放置于Matlab当前文件夹中，双击打开main.m文件，点击运行，等待程序完成运行并得到结果。若需其他服务或详细代码，请私信博主或扫描视频QQ名片。博客或资源提供完整代码，期刊或参考文献复现，Matlab程序定制，科研合作。

旅行商问题是一个经典的优化挑战，在实际应用中，模拟退火算法显示出了有效解决这一问题的潜力。通过模拟退火的非确定性搜索和全局优化能力，可以显著提高解决方案的质量和效率。

传统蚁群算法主要解决的是闭环旅行商问题 (TSP)，即找到遍历所有节点并返回起点的最短路径。然而，在实际应用中，我们常常需要解决起点和终点不同的开放式旅行商问题 (Open TSP)。 为了解决这个问题，我们可以对经典蚁群算法进行以下修改： 信息素更新策略: 在经典蚁群算法中，信息素的更新是基于回路的，即每只蚂蚁完成一次遍历后更新路径上的信息素。而在开放式TSP中，我们需要根据每条边的访问频率和路径长度来更新信息素，而不考虑回路。 状态转移规则: 经典蚁群算法中，蚂蚁根据当前节点和信息素浓度选择下一个节点，最终形成一个回路。对于开放式TSP，需要修改状态转移规则，使得蚂蚁在访问所有节点后停