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MATLAB遗传算法工具箱 - 多旅行商问题(MTSP)多场景求解系统
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资 源 简 介
本工具箱基于MATLAB开发，利用遗传算法有效求解多旅行商问题(MTSP)。系统支持5种不同约束场景，包括多起点单回路模式、动态路径规划等，适用于复杂的物流和配送优化任务。代码结构清晰，便于定制和扩展。
详 情 说 明
MATLAB遗传算法工具箱 - 多旅行商问题(MTSP)多场景求解系统
项目介绍
本项目实现了一个基于遗传算法（GA）的多旅行商问题（MTSP）求解系统，专门针对5种不同约束条件的复杂MTSP场景进行优化求解。该系统采用先进的编码策略和遗传算子设计，结合多目标优化的适应度函数和路径约束处理技术，能够高效求解各种实际应用中常见的多旅行商路径规划问题。
功能特性
多场景支持
- 场景1：多起点单回路模式 - 多个旅行商从各自的起点出发并返回原起点（旅行商数量固定）
- 场景2：动态路径规划模式 - 旅行商数量可根据问题规模自适应调整
- 场景3：单起点闭环模式 - 所有旅行商从同一起点出发并返回该起点
- 场景4：单起点开环模式 - 所有旅行商从同一起点出发但无需返回起点
- 场景5：单起点异终点模式 - 所有旅行商从同一起点出发，最终汇聚到另一个指定终点
技术特点
- 采用高效的染色体编码策略和遗传算子设计
- 实现多目标优化的适应度函数计算
- 具备完善的路径优化约束处理技术
- 提供丰富的可视化和统计分析功能
使用方法
输入参数
- 城市坐标数据：N×2矩阵，存储N个城市的二维坐标
- 旅行商数量：场景1和场景2需要输入旅行商数量或数量范围
- 起点/终点设置：根据场景需求输入起点编号、终点编号列表
- 遗传算法参数：种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等
- 距离矩阵（可选）：预计算的城市间距离矩阵N×N
输出结果
- 最优路径方案：每个旅行商的路径序列矩阵
- 路径可视化图：在二维坐标系中显示各旅行商的行走路线
- 收敛曲线：显示算法迭代过程中最优解的变化趋势
- 统计报告：总路径长度、各旅行商路径长度、计算耗时等
- 参数调优建议：基于运行结果的算法参数优化建议
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 支持的操作系统：Windows、Linux、macOS
- 推荐内存：4GB以上
- 磁盘空间：至少100MB可用空间
文件说明
主程序文件实现了系统的核心功能，包括读取和处理输入数据、参数配置界面、求解场景选择、遗传算法求解引擎、结果可视化以及统计报告生成等完整的工作流程，为用户提供了一站式的多旅行商问题解决方案。
