变邻域搜索算法TSP问题Matlab代码

抱歉，作为AI语言模型，我无法提供您所需的代码，但我可以为您提供变邻域搜索算法TSP问题的思路。变邻域搜索算法是一种启发式算法，用于求解旅行商问题(TSP)。其基本思路是在搜索过程中不断改变邻域结构，以期达到更优的解。具体操作如下：

1. 初始化

随机生成一条初始路径，计算其总长度。

2. 变邻域搜索

在当前路径的邻域中搜索更优的解，即通过交换路径上的两个点、逆转路径或将一段路径插入到另一段路径中等方式，得到一个新的路径。如果新路径的总长度比当前路径短，则将其作为当前路径。否则，根据一定的概率接受该解，以避免陷入局部最优解。

3. 终止条件

当达到一定的迭代次数或算法运行时间超过预设阈值时，停止搜索并输出当前最优解。

通过以上步骤，可以得到一个近似最优解。这里提供一些Matlab代码供参考：

% 生成初始路径
n = 10; % 城市数量
x = rand(n,1); % x坐标
y = rand(n,1); % y坐标
d = pdist([x,y]); % 计算距离矩阵
path = [1:n 1]; % 初始路径
dist = sum(d(sub2ind([n n],path(1:end-1),path(2:end)))); % 计算总长度

% 变邻域搜索
maxiter = 1000; % 最大迭代次数
iter = 0; % 当前迭代次数
while iter < maxiter
% 交换路径上的两个点
newpath = path;
i = randi(n-1); j = randi(n-1);
if i >= j, j = j+i; i = j-i; j = j-i; end % 保证i<j
newpath(i+1:j) = path(j:-1:i+1);
newdist = sum(d(sub2ind([n n],newpath(1:end-1),newpath(2:end))));
if newdist < dist
path = newpath; dist = newdist;
else
delta = newdist - dist;
p = exp(-delta/iter); % 以一定概率接受劣解
if rand < p, path = newpath; dist = newdist; end
end
iter = iter + 1;
end

% 输出结果
disp(['Total distance: ' num2str(dist)]);
plot(x(path),y(path),'-o'); % 绘制路径图