粒子群优化算法求旅行商问题14个城市matlab代码
时间: 2023-07-29 16:10:39 浏览: 43
下面是使用MATLAB实现粒子群优化算法求解14个城市旅行商问题的代码:
```matlab
% 14个城市的坐标
city = [1 1; 1 2; 1 3; 1 4; 2 1; 2 2; 2 3; 2 4; 3 1; 3 2; 3 3; 3 4; 4 1; 4 2];
% 城市数量
n = size(city, 1);
% 粒子数量
particle_num = 20;
% 迭代次数
max_iter = 100;
% 初始化粒子群
particle = zeros(particle_num, n);
for i = 1:particle_num
particle(i, :) = randperm(n);
end
% 初始化速度
v = zeros(particle_num, n);
% 初始化最佳位置和最佳适应度
pbest = particle;
pbest_fitness = inf(1, particle_num);
% 计算每个粒子的适应度
fitness = zeros(1, particle_num);
for i = 1:particle_num
fitness(i) = tsp_fitness(particle(i, :), city);
end
% 初始化全局最佳位置和最佳适应度
gbest = particle(1, :);
gbest_fitness = fitness(1);
% 粒子群优化算法迭代
for iter = 1:max_iter
for i = 1:particle_num
% 更新速度
v(i, :) = v(i, :) + rand(1, n).*(pbest(i, :) - particle(i, :)) + rand(1, n).*(gbest - particle(i, :));
% 限制速度范围
v(i, :) = min(max(v(i, :), -n), n);
% 更新位置
[~, idx] = sort(v(i, :));
particle(i, :) = particle(i, idx);
% 更新个体最佳位置和最佳适应度
fitness_i = tsp_fitness(particle(i, :), city);
if fitness_i < pbest_fitness(i)
pbest(i, :) = particle(i, :);
pbest_fitness(i) = fitness_i;
end
% 更新全局最佳位置和最佳适应度
if fitness_i < gbest_fitness
gbest = particle(i, :);
gbest_fitness = fitness_i;
end
end
end
% 输出结果
disp(['最优解路径:', num2str(gbest)]);
disp(['最优解长度:', num2str(gbest_fitness)]);
% 计算适应度函数值
function f = tsp_fitness(seq, city)
seq = [seq, seq(1)];
f = 0;
for i = 1:length(seq)-1
f = f + norm(city(seq(i+1), :) - city(seq(i), :));
end
end
```
在上述代码中,我们首先定义了14个城市的坐标,然后设置了粒子数量和迭代次数等参数。接着,我们初始化了粒子群的位置和速度,并计算了每个粒子的适应度。接下来,我们使用粒子群优化算法进行迭代,更新每个粒子的位置和速度,并更新个体最佳位置和最佳适应度以及全局最佳位置和最佳适应度。最后,输出得到的最优解路径和最优解长度。
需要注意的是,在计算适应度函数值时,我们将城市序列首尾相连,并计算路径长度。