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MATLAB基于ACO的旅行商问题优化系统
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB实现蚁群算法（ACO），用于高效求解旅行商问题（TSP）。核心算法通过模拟蚂蚁觅食行为，动态优化路径选择，提供可视化分析功能，便于理解算法过程和结果验证。适合路径优化相关研究与应用。
详 情 说 明
基于蚁群算法的旅行商问题优化求解与可视化分析项目
项目介绍
本项目实现了蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）用于解决经典的组合优化问题——旅行商问题（TSP）。该算法通过模拟自然界中蚂蚁群体觅食过程中的路径选择机制，能够在多项式时间内找到问题的最优或近似最优解。项目集成了算法核心计算与结果可视化功能，便于用户直观理解算法运行流程和分析参数影响。功能特性
- 完整算法实现：包含蚂蚁路径构建、信息素初始化与动态更新等蚁群算法核心步骤
- 灵活参数配置：支持用户自定义蚂蚁数量、信息素挥发系数、启发式因子等重要参数
- 多维度结果输出：提供最优路径序列、最短路径长度等数值结果
- 可视化分析：生成迭代过程收敛曲线和最终路径拓扑图，直观展示算法性能
- 高效求解能力：采用矩阵运算优化，确保算法在合理时间内处理中等规模TSP问题
使用方法
- 准备输入数据：准备城市坐标数据文件（N×2矩阵格式，每行表示一个城市的X、Y坐标）
- 设置算法参数：根据问题规模调整蚂蚁数量、信息素挥发系数（通常0.1-0.5）、信息素重要度因子（通常1-5）、启发式因子重要度（通常1-5）和迭代次数
- 运行主程序：执行主函数开始算法优化过程
- 查看结果：程序运行结束后，命令行窗口将显示最优路径长度和访问顺序，同时自动生成收敛曲线和路径可视化图形
系统要求
- MATLAB R2016b或更高版本
- 至少4GB内存（处理100城市以上问题时推荐8GB）
- 支持二维图形显示的输出设备
