tsp旅行商三十个城市matlab粒子群算法

以下是使用Matlab实现粒子群算法解决TSP旅行商问题的步骤和代码：

1.首先，我们需要定义旅行商问题的距离矩阵。假设我们有30个城市，可以使用以下代码生成一个随机的距离矩阵：

n = 30; % 城市数量
rand('state',0);
D = rand(n,n); % 随机生成距离矩阵
D = triu(D,1)+triu(D,1)'; % 生成对称距离矩阵

2.接下来，我们需要定义粒子群算法的参数。可以使用以下代码定义参数：

maxiter = 1000; % 最大迭代次数
npop = 50; % 粒子数量
w = 1; % 惯性权重
wdamp = 0.99; % 惯性权重衰减因子
c1 = 1; % 个体学习因子
c2 = 2; % 社会学习因子

3.然后，我们需要初始化粒子的位置和速度。可以使用以下代码初始化：

empty_particle.position = [];
empty_particle.velocity = [];
empty_particle.cost = [];
empty_particle.best.position = [];
empty_particle.best.cost = [];

particle = repmat(empty_particle, npop, 1);

global_best.cost = inf;

for i=1:npop
    % 随机初始化粒子位置
    particle(i).position = randperm(n);
    % 初始化粒子速度
    particle(i).velocity = zeros(1,n);
    % 计算粒子成本
    particle(i).cost = tsp_cost(particle(i).position, D);
    % 更新个体最优解
    particle(i).best.position = particle(i).position;
    particle(i).best.cost = particle(i).cost;
    % 更新全局最优解
    if particle(i).best.cost < global_best.cost
        global_best = particle(i).best;
    end
end

4.接下来，我们可以开始迭代粒子群算法。可以使用以下代码实现：

for iter=1:maxiter
    for i=1:npop
        % 更新粒子速度
        particle(i).velocity = w*particle(i).velocity ...
            +c1*rand(1,n).*(particle(i).best.position-particle(i).position) ...
            +c2*rand(1,n).*(global_best.position-particle(i).position);
        % 更新粒子位置
        particle(i).position = tsp_nearest_neighbor(particle(i).position+particle(i).velocity);
        % 计算粒子成本
        particle(i).cost = tsp_cost(particle(i).position, D);
        % 更新个体最优解
        if particle(i).cost < particle(i).best.cost
            particle(i).best.position = particle(i).position;
            particle(i).best.cost = particle(i).cost;
            % 更新全局最优解
            if particle(i).best.cost < global_best.cost
                global_best = particle(i).best;
            end
        end
    end
    % 输出当前迭代次数和最优解
    disp(['Iteration ' num2str(iter) ': Best Cost = ' num2str(global_best.cost)]);
    % 更新惯性权重
    w = w * wdamp;
end

5.最后，我们可以绘制TSP问题的最优解路径图。可以使用以下代码实现：

figure;
% 绘制城市位置
plot(D(:,1),D(:,2),'ko');
hold on;
% 绘制最优解路径
plot(D([global_best.position 1],1),D([global_best.position 1],2),'r.-');
title(['Total Distance = ' num2str(global_best.cost)]);