MATLAB解决多旅行商问题的遗传算法

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本视频提供了一种基于MATLAB图形用户界面（GUI）的遗传算法（GA）来解决多旅行商问题（MTSP）。该算法适用于多个起始点和不同终点的场景。视频中包含了详细的代码和运行说明，便于理解和使用。

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。

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

Matlab TSP问题代码旅行商问题（TSP）是一个经典的优化问题，用于展示数学编程算法在解决运输路线问题中的应用。具体来说，TSP被称为分配问题的一个实例。分配问题是运输问题的一种特殊情况，其中出发点与目的地的数量相同（m = n），每个出发点的供应量为1个单位，每个目的地的需求量也为1个单位。解决分配问题的主要目标是通过优化资源分配来实现最小化成本。在这个背景下，我们比较了两种方法：一种是松弛了Dantzig、Fulkerson和Johnson的约束（DFJ）的分配问题，允许创建子巡回路径；另一种是DFJ算法，它严格限制了子巡回路径的创建，从而提供了问题的全面解决方案。现在，我们使用Python对Matlab代码进行了重构和翻译，以支持CLI开发和用户集成。

演化算法（Evolutionary Algorithm，EA）是一种模拟生物进化过程的全局优化技术，John Henry Holland在20世纪60年代提出。它被广泛应用于解决各种复杂的优化问题，包括著名的旅行商问题（TSP）。旅行商问题（TSP）描述了一个销售员需要访问n个城市，每个城市只访问一次，并最终返回起点，目标是找到使得总距离最短的路径。演化算法通过基因编码表示每个城市的路径顺序，采用选择、交叉和变异操作来优化路径，以期找到最优解。

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。

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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。