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MATLAB实现的PSO-TSP群智能优化求解器
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB实现了离散粒子群优化（PSO）算法，用于求解旅行商问题（TSP）。支持TSPLIB标准数据导入，提供完整的数据预处理、粒子位置/速度更新及局部/全局最优解搜索功能，适用于路径优化研究与应用。
详 情 说 明
基于群智能优化与启发式算法的离散路径寻优系统
项目介绍
本项目实现了一个基于离散粒子群优化(PSO)算法的旅行商问题(TSP)求解系统。系统通过群智能优化技术，结合启发式局部搜索策略，实现了高效率的路径规划解决方案。项目提供完整的数据处理、算法优化、可视化和分析功能，支持标准TSPLIB格式数据导入，能够有效求解各类规模的旅行商问题。
功能特性
算法核心功能
- 离散PSO算法实现：完整实现离散化粒子群优化算法，包括位置更新、速度更新、局部最优和全局最优维护机制
- 启发式优化：集成2-opt局部搜索策略，提升解的质量和收敛速度
- 自适应参数调整：支持惯性权重动态调整和种群多样性维护技术
- 多模式运行：支持单次运行、批量实验、参数调优等多种运行模式
数据处理能力
- 标准格式支持：完整支持TSPLIB标准格式(.tsp文件)导入
- 灵活输入：支持自定义二维坐标矩阵作为输入数据
- 数据校验：内置数据完整性和格式校验机制
可视化与分析
- 实时监控：动态展示算法收敛过程和最优路径演化
- 对比实验：支持多组参数配置对比，自动记录实验结果
- 性能评估：提供路径长度、收敛代数、运行时间等详细指标统计
使用方法
数据准备
将TSPLIB格式的.tsp文件置于项目目录下，或准备自定义的坐标矩阵数据。参数设置
在配置文件中设置算法参数：- 种群规模、迭代次数
- 惯性权重、学习因子
- 运行模式选择
执行运行
根据所需模式运行程序：- 单次运行：获取特定参数下的最优解
- 批量实验：比较不同参数组合的效果
- 参数调优：自动寻找最优参数配置
结果查看
程序运行结束后，系统将输出：- 最优路径的城市编号序列
- 路径总长度信息
- 收敛曲线图可视化
- 最优路径示意图
- 详细的性能统计报告
系统要求
软件环境
- MATLAB R2018b或更高版本
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
硬件配置
- 内存：4GB及以上
- 硬盘空间：2GB可用空间
- 处理器：支持MATLAB运算的x86-64架构CPU
文件说明
主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括了完整的算法执行流程管理。具体而言，该文件负责协调数据预处理模块的参数配置、算法核心组件的初始化与迭代控制、实时可视化界面的更新渲染，以及最终结果的分析与输出生成。通过模块化的函数调度机制，实现了从数据输入到结果展示的全流程自动化处理，同时确保各功能组件间的高效数据交互和状态同步。
