猫群优化算法求解TSP问题matlab代码

以下是一个简单的猫群优化算法求解TSP问题的Matlab代码：

function [best_solution, best_fitness] = cat_tsp(N, T, D, max_iter)

% N: 城市数量
% T: 猫数量
% D: 城市之间的距离矩阵
% max_iter: 最大迭代次数

% 初始化猫的位置
cats = randi(N, T, N);

% 计算每只猫的适应度
fitness = zeros(T, 1);
for i = 1:T
    fitness(i) = tsp_fitness(cats(i, :), D);
end

% 记录最好的解和适应度
[best_fitness, best_idx] = min(fitness);
best_solution = cats(best_idx, :);

% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
    
    % 计算每只猫的运动方向
    direction = zeros(T, N);
    for i = 1:T
        for j = 1:N
            % 计算距离
            dist = zeros(T, 1);
            for k = 1:T
                if k ~= i
                    dist(k) = norm(cats(i,:) - cats(k,:));
                end
            end
            % 计算概率
            p = exp(-dist) / sum(exp(-dist));
            % 选择一个猫
            chosen_cat = randsample(T, 1, true, p);
            % 计算运动方向
            direction(i,j) = cats(chosen_cat,j) - cats(i,j);
        end
    end
    
    % 根据运动方向更新猫的位置
    new_cats = cats + rand(T,1) .* direction;
    
    % 修正越界的位置
    new_cats(new_cats < 1) = N;
    new_cats(new_cats > N) = 1;
    
    % 计算每只猫的适应度
    new_fitness = zeros(T, 1);
    for i = 1:T
        new_fitness(i) = tsp_fitness(new_cats(i, :), D);
    end
    
    % 更新最好的解和适应度
    [new_best_fitness, new_best_idx] = min(new_fitness);
    if new_best_fitness < best_fitness
        best_fitness = new_best_fitness;
        best_solution = new_cats(new_best_idx, :);
    end
    
    % 更新猫的位置和适应度
    cats = new_cats;
    fitness = new_fitness;
    
end

end

function f = tsp_fitness(solution, D)

% 计算TSP问题的适应度
f = 0;
n = length(solution);
for i = 1:n-1
    f = f + D(solution(i), solution(i+1));
end
f = f + D(solution(n), solution(1));

end

使用方法：

% 生成随机的城市坐标
N = 50;
coords = rand(N, 2);

% 计算城市之间的距离矩阵
D = zeros(N, N);
for i = 1:N
    for j = 1:N
        D(i,j) = norm(coords(i,:) - coords(j,:));
    end
end

% 调用猫群优化算法求解TSP问题
T = 30;
max_iter = 1000;
[best_solution, best_fitness] = cat_tsp(N, T, D, max_iter);

% 绘制最优解的路径
figure;
plot(coords(:,1), coords(:,2), 'ro');
hold on;
plot(coords(best_solution,1), coords(best_solution,2), 'b-');
title(sprintf('Best fitness: %f', best_fitness));

注意：以上代码只是一个简单的示例，实际使用中还需要进行更多的测试和优化。