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智能优化算法应用|智能优化算法应用（基于麻雀搜索算法的TSP问题求解 - 附代码）

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智能优化算法应用：基于麻雀搜索算法的TSP问题求解 - 附代码
文章目录

  • 智能优化算法应用：基于麻雀搜索算法的TSP问题求解 - 附代码
    • 1.TSP问题
    • 3.麻雀搜索算法
    • 4.实验参数设定
    • 5.算法结果
    • 6.Matlab代码

摘要：TSP是数学领域内一道著名的难题之一，如何求解一直是学术界研究的热点问题。本文利用麻雀搜索算法对TSP进行求解。
1.TSP问题 现有对TSP问题的标准描述为：已知有城市数量为，一位旅行商人从其中的某一个城市出发，途中需要经过所有的城市，但经过的次数有且仅有一次，最后再回到出发的城市，怎样规划路线才能使旅行商所走的路线最短。
设城市集合为 V = v 1 , v 2 , . . . , v A V = {v_1,v_2,...,v_A} V=v1?,v2?,...,vA?，对城市的访问顺序为 T = t 1 , t 2 , . . . , t A T={t_1,t_2,...,t_A} T=t1?,t2?,...,tA?,其中 t i = V ( i = 1 , . . . , A ) t_i = V(i = 1,...,A) ti?=V(i=1,...,A)而且 t i + 1 = t 1 t_{i+1} = t_1 ti+1?=t1?,则问题的目标函数如下：
f = m i n ∑ i = 1 A d t i t i + 1 (1) f = min\sum_{i=1}^{A}d_{t_it_{i+1}} \tag{1} f=mini=1∑A?dti?ti+1??(1)
意为目标函数的最优值为所有途径城市之间的路径和最短。
3.麻雀搜索算法 麻雀搜索算法的具体原理参考博客：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/108830958。
适应度函数即为TSP的目标函数。
4.实验参数设定 随机设定10个城市，作为TSP求解问题。如下图所示：
智能优化算法应用|智能优化算法应用（基于麻雀搜索算法的TSP问题求解 - 附代码）
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麻雀搜索算法参数如下：
%% 麻雀参数设定 pop=50; %种群数量 Max_iteration=2000; %设定最大迭代次数 lb = 0; %上边界 ub = N*10; %下边界 dim = N; %维度 fobj = @(X) fun(X,PathCost); %适应度函数

5.算法结果 智能优化算法应用|智能优化算法应用（基于麻雀搜索算法的TSP问题求解 - 附代码）
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6.Matlab代码 【智能优化算法应用|智能优化算法应用（基于麻雀搜索算法的TSP问题求解 - 附代码）】个人资料介绍

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