基于标准粒子群优化算法的TSP搜索算法

城市TSP问题优化对比蚁群算法和模拟退火算法matlab2021a仿真测试。 m=50; %m 蚂蚁个数 Alpha=1; %Alpha 表征信息素重要程度的参数 Beta=5; %Beta 表征启发式因子重要程度的参数 Rho=0.1; %Rho 信息素蒸发系数 NC_max=180; %最大迭代次数，这里设置为180，参考了遗传退火算法的执行迭代次数，控制变量 Q=100; %信息素增加强度系数

通过GA遗传优化算法解决TSP商旅优化问题，matlab2021a测试

通过模糊退火算法解决TSP商旅优化问题，matlab2021a测试

基于GA遗传优化算法的TSP最优路径算法仿真，matlab2021a仿真 仿真结论如下 初始种群中的一个随机值: 12—>8—>7—>10—>2—>11—>6—>9—>13—>4—>5—>1—>3—>14—>12 总距离：63.0665 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 最优解: 9—>10—>1—>2—>14—>3—>4—>5—>6—>12—>7—>13—>8—>11—>9 总距离：29.3405 -------------------------------------------------------------

TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本资源给出了“基于遗传算法的一个TSP问题求解”的matlab完整源代码。

本人毕业设计答辩的论文，写的不好，希望会对大家有用

该资源使用了差分进化算法解决TSP问题，内包含两两城市间的距离、最优路径图、个体的路径长度的三个子函数，读者只需要根据自己的需要修改主函数的城市坐标即可！

基于混合粒子群的TSP搜索算法：粒子群优化算法结合遗传算法的交叉变异算子应用于TSP问题中，能够取得不错的效果。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员