基于MATLAB GUI的遗传算法多旅行商问题求解

该项目利用遗传算法解决旅行商问题，目标是在给定的30个城市（经纬度已提供）中找到最短路径。用户可以自定义调整重组概率、变异概率以及迭代次数，以优化算法性能。

介绍了一种使用遗传算法解决多旅行商问题（MTSP）的MATLAB程序。该程序分别应对了五种情况：1. 不同起点出发回到起点（固定旅行商数量）；2. 不同起点出发回到起点（根据计算可变的旅行商数量）；3. 同一起点出发回到起点；4. 同一起点出发不回到起点；5. 同一起点出发回到不同终点（与起点不同）。这些算法能有效地解决复杂的旅行商问题，展示了MATLAB在优化领域的强大应用。

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这份资源提供了利用 MATLAB 解决旅行商问题的具体案例。案例中会涵盖问题的建模、算法的选择以及 MATLAB 代码实现等方面，帮助理解和运用 MATLAB 解决实际问题。

本资源探讨利用模拟退火算法和改进的遗传算法解决旅行商问题，并提供在Matlab环境下的实现方法。

旅行商问题（TSP）是一个著名的数学问题，描述了一个旅行商需要访问一系列城市，每个城市只能访问一次，并且回到起始城市的最短路径问题。问题最早可以追溯到1759年欧拉研究的骑士周游问题。TSP由美国RAND公司于1948年引入，并因线性规划方法的出现而广为人知。随着城市数量增加，可能的路径组合指数级增长，传统的暴力搜索方法难以找到最优解。但遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等启发式方法已被提出用于大规模实例的解决。TSP在运筹学、理论计算机科学等领域有广泛应用，如车辆路径问题、调度问题、网络路由问题等。

通过MTSP-GA算法优化无人机轨迹，有效解决访问多座城市后返回起始点最短路径问题。提供完整注释代码，方便使用者直接应用，提升工作效率。

TSPOF_GA固定开放式旅行商问题(TSP)遗传算法(GA)通过设置找到TSP变体的（接近）最优解搜索最短路线的GA（推销员的最短距离）在访问另一个时从固定起点旅行到固定终点城市恰好一次）概括：单个销售员从第一个点开始，到最后一个点结束点，然后前往中间的每个剩余城市，但是没有通过返回他开始的城市来关闭循环。每个城市只被推销员访问一次。注：Fixed Start取第一个XY点，Fixed Start End被认为是最后一个XY点输入：具有零个或多个以下字段的USERCONFIG（结构）： - XY (float)是一个Nx2的城市位置矩阵，其中N是城市的数量- DMAT (float)是一个NxN点到点距离/成本矩阵- POPSIZE（标量整数）是人口的大小（应该可以被4整除） - NUMITER（标量整数）是算法运行所