使用禁忌搜索算法解决TSP问题的Matlab实现

"该文档提供了一个使用禁忌搜索(Tabu Search)算法解决旅行商问题(TSP)的Matlab程序。程序包含了10个城市和30个城市的例子，通过计算城市间的欧氏距离来构建距离矩阵，并运用禁忌搜索策略进行优化。作者是Zhaokai，来自中南大学信息学院，程序创建于2006年6月，主要用于测试。" 在旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)中，目标是找到访问一系列城市并返回起点的最短路径，每个城市只允许访问一次。禁忌搜索是一种全局优化算法，它在局部搜索的基础上增加了禁忌策略，以避免陷入局部最优解。在这个Matlab程序中，禁忌搜索算法被用于寻找TSP的解决方案。 程序首先定义了两个城市数组city10和city30，分别包含10个和30个城市的坐标。接着，通过两层循环计算所有城市对之间的欧氏距离，存储在距离矩阵DL10和DL30中。欧氏距离是两点间直线距离的平方根，公式为((x1-x2)^2 + (y1-y2)^2)^0.5。 接下来的主体部分应该是禁忌搜索算法的实现，但这部分内容未给出。通常，禁忌搜索算法包括以下几个关键步骤： 1. 初始化：设置初始解（路径），初始化禁忌列表和记忆列表。 2. 邻域搜索：生成当前解的邻域解，例如通过交换两个城市的位置（SWAP操作）。 3. 解评估：计算新解的质量（总距离）。 4. 禁忌策略：如果新解不违反禁忌规则，则可能接受它，否则拒绝。 5. 记忆策略：更新记忆列表，保存最好解。 6. 更新禁忌列表：设置禁忌期限，防止立即回溯到已尝试过的解。 7. 搜索终止条件：当达到预设迭代次数或满足其他停止条件时结束。 由于代码中没有提供完整的禁忌搜索算法实现，我们无法详细讨论每一步的具体实现。然而，可以推断，这个程序可能包含了这些步骤，通过不断迭代和应用禁忌规则来逐渐优化路径。为了提高效果，可能需要调整参数，如禁忌列表的大小、记忆策略的细节以及迭代次数等。 这个Matlab程序为理解和实践禁忌搜索算法解决旅行商问题提供了一个基础框架，但实际应用中可能需要进一步优化和调试，以获得更好的解决方案。