matlab R2019a中，一组三维坐标数据基于麻雀搜索算法(SSA)的三维旅行商问题代码，包括子函数代码

以下是一个基于麻雀搜索算法(SSA)的三维旅行商问题的Matlab代码，其中包括了主函数和子函数代码：

主函数代码：

clc;
clear;
close all;

% 随机生成一组三维坐标数据
N = 50; % 城市数量
x = 1000*rand(N,1);
y = 1000*rand(N,1);
z = 1000*rand(N,1);
D = distance(x,y,z); % 计算城市之间的距离矩阵

% 初始化SSA算法的参数
n = 50; % 雀群数量
T = 100; % 迭代次数
a = 2; % 随机步长的上限
r = 0.5; % 随机因子
p = 0.5; % 选择因子

% 运行SSA算法求解三维旅行商问题
[best_path, best_dist] = ssa_tsp_3d(D, n, T, a, r, p, x, y, z);

% 绘制旅行商问题的最优路径
plot_tsp_3d(best_path, x, y, z);

子函数代码：

function [best_path, best_dist] = ssa_tsp_3d(D, n, T, a, r, p, x, y, z)
% 麻雀搜索算法求解三维旅行商问题
% 输入参数：
% D——城市之间的距离矩阵
% n——雀群数量
% T——迭代次数
% a——随机步长的上限
% r——随机因子
% p——选择因子
% x,y,z——城市的三维坐标
% 输出参数：
% best_path——旅行商问题的最优路径
% best_dist——旅行商问题的最优路径长度

    N = size(D,1); % 城市数量
    X = zeros(N,n); % 雀群的位置矩阵
    V = zeros(N,n); % 雀群的速度矩阵
    pBest_X = X; % 雀群的历史最优位置矩阵
    Gbest_X = zeros(N,1); % 集群的全局最优位置
    Gbest_dist = Inf; % 集群的全局最优路径长度
    dist = zeros(n,1); % 雀群的路径长度向量
    for i = 1:n
        X(:,i) = randperm(N)'; % 随机初始化雀群的位置
        dist(i) = get_dist_3d(D,X(:,i),x,y,z); % 计算雀群的路径长度
        if dist(i) < Gbest_dist % 更新集群的全局最优位置
            Gbest_X = X(:,i);
            Gbest_dist = dist(i);
        end
    end
    pBest_X = X; % 初始化雀群的历史最优位置矩阵
    for t = 1:T % 开始迭代
        for i = 1:n % 更新雀群的速度和位置
            r1 = rand(N,1); % 随机因子1
            r2 = rand(N,1); % 随机因子2
            V(:,i) = r.*V(:,i) + a.*(pBest_X(:,i)-X(:,i)).*r1 + a.*(Gbest_X-X(:,i)).*r2; % 更新速度
            X(:,i) = X(:,i) + V(:,i); % 更新位置
            X(:,i) = mod(X(:,i)-1,N)+1; % 处理位置越界
            dist(i) = get_dist_3d(D,X(:,i),x,y,z); % 计算路径长度
            if dist(i) < get_dist_3d(D,pBest_X(:,i),x,y,z) % 更新历史最优位置
                pBest_X(:,i) = X(:,i);
            end
            if dist(i) < Gbest_dist % 更新全局最优位置
                Gbest_X = X(:,i);
                Gbest_dist = dist(i);
            end
        end
        % 随机选择一些雀群进行位置重置
        idx = rand(n,1) < p;
        for i = 1:n
            if idx(i)
                X(:,i) = randperm(N)';
                dist(i) = get_dist_3d(D,X(:,i),x,y,z); % 计算路径长度
                if dist(i) < get_dist_3d(D,pBest_X(:,i),x,y,z) % 更新历史最优位置
                    pBest_X(:,i) = X(:,i);
                end
                if dist(i) < Gbest_dist % 更新全局最优位置
                    Gbest_X = X(:,i);
                    Gbest_dist = dist(i);
                end
            end
        end
    end
    best_path = Gbest_X; % 输出最优路径
    best_dist = Gbest_dist; % 输出最优路径长度
end

function dist = get_dist_3d(D,path,x,y,z)
% 计算三维旅行商问题的路径长度
    dist = 0;
    for i = 1:length(path)-1
        dist = dist + D(path(i),path(i+1));
    end
    dist = dist + D(path(end),path(1));
    x_path = x(path);
    y_path = y(path);
    z_path = z(path);
    dist = dist + sum(sqrt(diff(x_path).^2 + diff(y_path).^2 + diff(z_path).^2)));
end

function D = distance(x,y,z)
% 计算三维坐标之间的距离矩阵
    N = length(x);
    D = zeros(N);
    for i = 1:N
        for j = 1:N
            D(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2 + (z(i)-z(j))^2);
        end
    end
end

function plot_tsp_3d(path,x,y,z)
% 绘制三维旅行商问题的路径
    plot3(x(path),y(path),z(path),'-o','MarkerSize',5,'LineWidth',1);
    xlabel('x');
    ylabel('y');
    zlabel('z');
end