【TSP问题】基于蜜蜂算法解决旅行商问题附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测 雷达通信  无线传感器

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机

⛄ 内容介绍

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是计算,工程,运筹学,离散数学,图论等领域中重要的研究课题之一.TSP被定义为一个推销员在所有城市的旅行,然后以最低的成本回到最初的城市,这是一个NP困难的问题.近年来有很多群体智能算法被用于解决TSP问题.群体智能(Swarm Intelligence,SI)对于难以解决的NP难问题是一个重要的研究方向.其中蜜蜂的觅食行为是一种智能的社会行为,属于群体智能范畴.由此产生的人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的算法，模拟蜜蜂觅食行为并利用蜂群算法求旅行商问题的最优解。

⛄ 部分代码

%% 局部搜索

%输入：

%Elites  被选择的精英个体

%NbRange       %局部搜索的邻域范围，即可改变的最大位数

%NWorkersElites %各精英解邻域内局部搜索解的数量

%输出：

% BeesLocalSearch 局部搜索解

function BeesLocalSearch=LocalSearch(Elites,NbRange,NWorkersElites);

[NElites,N]=size(Elites);

for i=1:NElites

    for j = 1:NWorkersElites

        HD = unidrnd(NbRange-1)+1; %随机选择改变位数

        R=randperm(N);  %任选HD个城市交互位置

        k =(i-1)*NWorkersElites+j;

        BeesLocalSearch(k,:)=Elites(i,:);

        BeesLocalSearch(k,R(1:HD))=Elites(i,R(randperm(HD)));    

    end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]朱继生. 混合人工蜂群算法求解旅行商问题[D]. 广西大学.

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除