自适应大领域搜索搜索算法求解·tsp问题的代码matlab

以下是一个简单的使用自适应大领域搜索算法求解 TSP 问题的示例代码（MATLAB版）：

function [path, cost] = tsp_adaptive_search(points)
    % 计算各个点之间的距离
    n = size(points, 1);
    dist = zeros(n, n);
    for i = 1:n
        for j = 1:n
            dist(i,j) = norm(points(i,:) - points(j,:));
        end
    end
    
    % 定义启发式函数（最小生成树）
    function h = mst_heuristic(node, goal)
        remaining = setdiff(1:n, node);
        subgraph = dist(node, remaining);
        [t, ~] = prim(subgraph);
        h = sum(t(:));
    end
    
    % 定义邻居函数（交换两个节点的位置）
    function neighbors = swap_neighbors(node)
        neighbors = {};
        for i = 1:n-1
            for j = i+1:n
                neighbor = node;
                neighbor(i) = node(j);
                neighbor(j) = node(i);
                neighbors{end+1} = neighbor;
            end
        end
    end
    
    % 初始化搜索队列
    start = 1:n;
    queue = {start, 0, {}};
    % 初始化已访问集合
    visited = {start};
    % 初始化当前搜索深度
    depth = 0;
    % 初始化最优路径和代价
    path = start;
    cost = inf;
    
    % 开始搜索
    while ~isempty(queue)
        % 获取队列中的下一个节点
        node = queue{1};
        node_cost = queue{2};
        path = node;
        queue(1) = [];
        
        % 检查是否到达目标节点
        if isequal(node, start) && node_cost < cost
            path = [path, start];
            cost = node_cost;
        end
        
        % 检查是否达到搜索深度限制
        if depth < n-1
            % 拓展当前节点的邻居节点
            neighbors = swap_neighbors(node);
            for i = 1:length(neighbors)
                neighbor = neighbors{i};
                % 检查邻居节点是否已经访问过
                if ~ismember(neighbor, visited)
                    % 计算邻居节点的启发式函数值
                    h = mst_heuristic(neighbor, start);
                    % 计算邻居节点的代价（当前节点到邻居节点的距离）
                    neighbor_cost = node_cost + dist(node(end), neighbor(1)) + sum(dist(neighbor(1:end-1), neighbor(2:end)));
                    % 将邻居节点加入队列
                    queue{end+1} = neighbor;
                    queue{end+1} = neighbor_cost + h;
                    % 将邻居节点标记为已访问
                    visited{end+1} = neighbor;
                end
            end
            
            % 如果队列长度超过了搜索宽度限制，则按启发式函数值排序并截断队列
            if length(queue) > 10*n
                [~, idx] = sort(cellfun(@(x) x(2), queue));
                queue = queue(idx(1:10*n*3));
            end
        
        % 如果队列为空，则增加搜索深度
        if isempty(queue)
            depth = depth + 1;
        end
    end
    
    % 没有找到路径
    if cost == inf
        path = [];
        cost = -1;
    end
end

在这个示例代码中，我们使用自适应大领域搜索算法求解 TSP 问题。对于 TSP 问题，我们需要定义一个邻居函数，在当前解的基础上产生一些相邻的解。在这个例子中，我们使用交换两个节点的位置来产生邻居解。我们还需要定义一个启发式函数，用来估计当前解到目标解的距离。在这个例子中，我们使用最小生成树算法计算当前解到目标解的最小代价。具体实现中，我们使用 Prim 算法来计算最小生成树，使用 MATLAB 自带的 `prim` 函数即可。