MATLAB实现禁忌搜索算法示例与路径优化

本资源提供了一个基于MATLAB实现的禁忌搜索算法（Tabu Search）的源程序。该算法主要用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），这是一个经典的组合优化问题，目标是找到访问所有城市并返回起点的最短路径。以下是关键知识点的详细解析： 1. 初始化： - `Clist` 是一个包含31个城市的坐标列表，代表TSP中的城市节点。 - `CityNum` 计算 `Clist` 的行数，表示城市数量。 - `dislist` 用二维数组存储所有城市之间的欧氏距离，计算方法采用了曼哈顿距离公式。 2. 禁忌列表（Tabu List）： - `TabuList` 是一个用于存储近期访问过的组合的矩阵，避免在搜索过程中重复访问已知较差解。 - `TabuLength` 计算禁忌列表的长度，这里是城市总数平方根的近似值，通常较小以保证搜索效率。 3. 候选集（Candidate Set）： - `Candidates` 定义了每一步搜索中尝试的解的数量。 - `CandidateNum` 是一个与 `Candidates` 对应的矩阵，用于记录每个候选解中各个城市的索引。 4. 初始解（Start State）： - `S0` 通过 `randperm` 函数生成一个随机排列的城市序列，作为初始的旅行路线。 5. 搜索过程： - `StopL` 定义了最大迭代次数，每轮循环（`while p<StopL`）尝试生成新的解（`ALong(p)`）。 - 当候选集大小超过城市总数的一半时，提示可能需要调整参数或算法。 - 在循环内部，首先计算当前解 `S0` 的适应度函数值 `ALong(p)`。 - 然后，通过随机选择的方式生成一个包含多个候选解的数组 `A`，这些解将被用来生成新的可能路径。 6. 禁忌搜索算法核心： - 搜索过程中，禁忌搜索会考虑当前解与禁忌列表中的解是否相似，以避免陷入局部最优。通过随机生成的候选集，算法试图跳出局部最优区域，寻找全局最优解。 整个程序设计中，禁忌搜索算法利用了随机性和搜索空间限制（禁忌列表）来寻找旅行商问题的近似最优解。通过 MATLAB 实现，用户可以方便地调整参数，观察算法性能，并对不同规模的问题进行实验。