tsp问题设定起始点粒子群matlab代码

以下是一个基本的TSP问题设定起始点的粒子群算法的MATLAB代码：

% 设定初始参数
popsize = 50; % 种群规模
maxgen = 100; % 最大迭代次数
c1 = 2; % 学习因子1
c2 = 2; % 学习因子2
w = 0.7; % 惯性权重
d = 2; % 问题维度
vmax = 6; % 粒子速度限制

% 生成初始种群
pop = zeros(popsize,d);
for i=1:popsize
    pop(i,:) = randperm(d);
end

% 计算每个粒子的初始适应度
fitness = zeros(popsize,1);
for i=1:popsize
    fitness(i) = tsp_fitness(pop(i,:));
end

% 设定全局最优解
global_best = pop(1,:);
global_fitness = fitness(1);

% 粒子群迭代
for gen=1:maxgen

    % 更新每个粒子的速度和位置
    for i=1:popsize
        % 计算速度更新公式
        r1 = rand(d,1);
        r2 = rand(d,1);
        vel = w*vel + c1*r1.*(pbest(i,:)-pop(i,:)) + c2*r2.*(global_best-pop(i,:));
        % 速度限制
        vel(vel>vmax) = vmax;
        vel(vel<-vmax) = -vmax;
        % 更新位置
        pop(i,:) = pop(i,:) + vel;
        % 边界限制
        pop(i,:) = round(pop(i,:));
        pop(i,:) = mod(pop(i,:)-1,d)+1;
    end

    % 更新每个粒子的适应度和个体最优解
    for i=1:popsize
        fitness(i) = tsp_fitness(pop(i,:));
        if fitness(i) < pbest_fitness(i)
            pbest_fitness(i) = fitness(i);
            pbest(i,:) = pop(i,:);
        end
    end

    % 更新全局最优解
    [min_fitness,min_index] = min(fitness);
    if min_fitness < global_fitness
        global_fitness = min_fitness;
        global_best = pop(min_index,:);
    end

    % 显示迭代过程
    disp(['Generation ' num2str(gen) ', Best Fitness = ' num2str(global_fitness)]);

end

% TSP问题适应度函数
function f = tsp_fitness(x)
    % x是TSP问题的一个解，表示访问城市的顺序
    % 计算路径长度
    f = 0;
    n = length(x);
    for i=1:n-1
        f = f + dist(x(i),x(i+1));
    end
    f = f + dist(x(n),x(1));
end

% 计算两个城市之间的距离
function d = dist(city1,city2)
    % 这里假设城市的坐标已知，可以通过其他算法计算得到
    % 这里简化，直接假设城市编号就是坐标，即第i个城市的坐标为(i,i)
    d = sqrt((city1-city2)^2 + (city1-city2)^2);
end

以上代码只是一个基本的粒子群算法，你可能需要根据自己的实际问题进行修改。其中，`tsp_fitness()`函数计算TSP问题的适应度，`dist()`函数计算两个城市之间的距离。在实际应用中，你需要根据实际情况修改这两个函数的代码。