基于Matlab的遗传算法解决多旅行商问题（包含Matlab源码）

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。

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。

【旅行商问题】使用遗传算法解决TSP问题matlab源码.zip

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。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白。代码压缩包包含主函数：main.m，调用其他m文件，无需运行结果效果图。代码适用于Matlab 2019b版本，若有错误提示，可根据提示修改，如有疑问，请私信博主。操作步骤包括将所有文件放置于Matlab当前文件夹中，双击打开main.m文件，点击运行，等待程序完成运行并得到结果。若需其他服务或详细代码，请私信博主或扫描视频QQ名片。博客或资源提供完整代码，期刊或参考文献复现，Matlab程序定制，科研合作。

Matlab编程实现了旅行商问题的优化解决方案，采用遗传算法进行效率提升。该方法通过遗传算法迭代优化旅行路径，以求得最优解。

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。

提供解决22座城市旅行商问题的Matlab源码，完全可运行，适用于需要高效路径规划的学术和实际应用场景。源码经过优化，确保计算效率和准确性。