粒子群算法求解TSP的matlab代码

以下是粒子群算法求解TSP的MATLAB代码，其中采用了随机生成初始粒子位置和速度，以及更新粒子位置和速度的函数，通过不断迭代，求解TSP问题的最优解。

clc; clear; close all;

%% 读入TSP问题数据
data = load('TSP问题数据.txt');
city = data(:, 1:2);
num_city = size(city, 1);
distance = zeros(num_city, num_city);
for i = 1:num_city
    for j = 1:num_city
        distance(i,j) = sqrt(sum((city(i,:)-city(j,:)).^2));
    end
end

%% 粒子群算法参数设置
num_particle = 50; % 粒子数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
w = 1; % 惯性权重
c1 = 1.5; % 自我认知参数
c2 = 1.5; % 社会认知参数
v_max = 5; % 粒子最大速度

%% 初始化粒子位置和速度
particle_pos = zeros(num_particle, num_city);
particle_vel = zeros(num_particle, num_city);
for i = 1:num_particle
    particle_pos(i,:) = randperm(num_city);
    particle_vel(i,:) = randperm(num_city);
end

%% 保存历史最优位置和适应度
p_best_pos = particle_pos;
p_best_fit = zeros(num_particle, 1);
for i = 1:num_particle
    p_best_fit(i) = fitness_func(p_best_pos(i,:));
end
g_best_pos = p_best_pos(1,:);
g_best_fit = p_best_fit(1);

%% 粒子群算法迭代
for iter = 1:max_iter
    for i = 1:num_particle
        % 更新粒子速度
        r1 = rand(1, num_city);
        r2 = rand(1, num_city);
        particle_vel(i,:) = w * particle_vel(i,:) ...
            + c1 .* r1 .* (p_best_pos(i,:) - particle_pos(i,:)) ...
            + c2 .* r2 .* (g_best_pos - particle_pos(i,:));
        % 限制粒子速度
        particle_vel(i,:) = min(max(particle_vel(i,:), -v_max), v_max);
        % 更新粒子位置
        [~, index] = sort(particle_vel(i,:));
        particle_pos(i,:) = particle_pos(i,index);
        % 更新历史最优位置和适应度
        fit = fitness_func(particle_pos(i,:));
        if fit < p_best_fit(i)
            p_best_pos(i,:) = particle_pos(i,:);
            p_best_fit(i) = fit;
            if p_best_fit(i) < g_best_fit
                g_best_pos = p_best_pos(i,:);
                g_best_fit = p_best_fit(i);
            end
        end
    end
end

%% 输出结果
disp(['最优路径为：', num2str(g_best_pos)]);
disp(['最短距离为：', num2str(g_best_fit)]);

%% 适应度函数
function fit = fitness_func(position)
    global distance num_city
    fit = 0;
    for i = 1:num_city-1
        fit = fit + distance(position(i), position(i+1));
    end
    fit = fit + distance(position(num_city), position(1));
end

其中，`TSP问题数据.txt` 是TSP问题的数据文件，示例如下：

1 565.0 575.0
2 25.0 185.0
3 345.0 750.0
4 945.0 685.0
5 845.0 655.0
6 880.0 660.0
...

该文件中每一行代表一个城市的坐标，第一列为城市编号，第二列为横坐标，第三列为纵坐标。