多旅行商算法

遗传算法多旅行商问题的 MATLAB 程序挺实用的，尤其适合需要在多个旅行商之间做路径优化的场景。程序分为五种情况，像从不同起点出发回到起点或不回到起点，旅行商数量可变，适应各种需求。对于有一定 MATLAB 基础的朋友来说，这段代码挺，可以直接上手。需要优化 TSP 问题，或者你正好要做类似的路径规划，试试这段代码，效果还不错哦！ 不仅如此，相关的参考资料也蛮丰富的，包括不同的算法实现方式，比如蚁群算法、模拟退火等，给你多种优化思路。如果你想了解更深层次的实现细节或想拓展自己的算法库，可以参考一下相关链接，挺有的。毕竟，在优化问题的上，方法多样，选择适合的才最重要。

介绍了一种使用遗传算法解决多旅行商问题（MTSP）的MATLAB程序。该程序分别应对了五种情况：1. 不同起点出发回到起点（固定旅行商数量）；2. 不同起点出发回到起点（根据计算可变的旅行商数量）；3. 同一起点出发回到起点；4. 同一起点出发不回到起点；5. 同一起点出发回到不同终点（与起点不同）。这些算法能有效地解决复杂的旅行商问题，展示了MATLAB在优化领域的强大应用。

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。

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本视频提供了一种基于MATLAB图形用户界面（GUI）的遗传算法（GA）来解决多旅行商问题（MTSP）。该算法适用于多个起始点和不同终点的场景。视频中包含了详细的代码和运行说明，便于理解和使用。

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遗传算法的旅行商问题实现，写得还挺清晰的，思路也蛮完整。用 Matlab 搞过 TSP 的朋友应该知道，城市一多起来，手动排路径基本不，这种进化式思路就挺合适了。代码里从初始化种群到交叉、变异、适应度评估都有，而且注释也算良心，看着不累。 路径编码用的是蛮直观的城市序列，比如[1, 5, 3, 2, 4, 1]，代表从 1 出发，按这个顺序转一圈再回来。你要是第一次玩遗传算法，也不用慌，结构清晰、模块划分也明白：初始种群、交叉、变异都在自己的函数里。 适应度函数设计得也靠谱，反比于路径长度，这样距离越短适应度越高。轮盘赌和锦标赛两种选择机制也都兼顾到了，可以按需切换，挺灵活的。交叉操作用了部分

旅行商问题（TSP）是一个著名的数学问题，描述了一个旅行商需要访问一系列城市，每个城市只能访问一次，并且回到起始城市的最短路径问题。问题最早可以追溯到1759年欧拉研究的骑士周游问题。TSP由美国RAND公司于1948年引入，并因线性规划方法的出现而广为人知。随着城市数量增加，可能的路径组合指数级增长，传统的暴力搜索方法难以找到最优解。但遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等启发式方法已被提出用于大规模实例的解决。TSP在运筹学、理论计算机科学等领域有广泛应用，如车辆路径问题、调度问题、网络路由问题等。

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。