用帝国主义竞争算法（ICA）求解旅行商问题（TSP）（Matlab代码实现）

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🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁

旅行商问题作为组合优化研究中最具挑战的问题之一,自被提出以来就引起了学术界的广泛关注并提出了大量的方法来解决它.帝国主义竞争算法（ICA）是求解复杂组合优化问题的一种启发式仿生进化算法,是求解旅行商问题的有效手段。帝国主义竞争算法在未来对旅行商问题及其他不同领域的研究内容和研究热点的进一步发展提供了展望和依据。

✨🔎⚡运行结果⚡🔎✨

​

 

💂♨️👨‍🎓Matlab代码👨‍🎓♨️💂

clc;
clear;
close all;

%% Problem Definition

model=CreateModel();

CostFunction=@(s) MyCost(s,model);        % Cost Function

nVar=model.n;             % Number of Decision Variables

VarSize=[1 nVar];   % Decision Variables Matrix Size

VarMin=0;         % Lower Bound of Variables
VarMax=1;         % Upper Bound of Variables

%% ICA Parameters

MaxIt=500;          % Maximum Number of Iterations

nPop=80;            % Population Size
nEmp=10;            % Number of Empires/Imperialists

alpha=1;            % Selection Pressure

beta=2;             % Assimilation Coefficient

pRevolution=0.2;    % Revolution Probability
mu=0.05;            % Revolution Rate

zeta=0.1;           % Colonies Mean Cost Coefficient

ShareSettings;

%% Initialization

% Initialize Empires
emp=CreateInitialEmpires();

% Array to Hold Best Cost Values
BestCost=zeros(MaxIt,1);

%% ICA Main Loop

for it=1:MaxIt
    
    % Assimilation
    emp=AssimilateColonies(emp);
    
    % Revolution
    emp=DoRevolution(emp);
    
    % Intra-Empire Competition
    emp=IntraEmpireCompetition(emp);
    
    % Update Total Cost of Empires
    emp=UpdateTotalCost(emp);
    
    % Inter-Empire Competition
    emp=InterEmpireCompetition(emp);
    
    % Update Best Solution Ever Found
    imp=[emp.Imp];
    [~, BestImpIndex]=min([imp.Cost]);
    BestSol=imp(BestImpIndex);
    
    % Update Best Cost
    BestCost(it)=BestSol.Cost;
    
    % Show Iteration Information
    disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(BestCost(it))]);
    
    % Plot Best Solution
    figure(1);
    PlotSolution(BestSol.Sol.tour,model);
    
end

%% Results

figure;
plot(BestCost,'LineWidth',2);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Cost');

📜📢🌈参考文献🌈📢📜

[1]秘向伟. 帝国主义竞争算法的改进与应用[D].燕山大学,2014.