MD-MTSP：光谱优化算法LSO求解多仓库多旅行商问题MATLAB（可更改数据集，旅行商的数量和起点）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MD-MTSP：光谱优化算法LSO求解多仓库多旅行商问题MATLAB（可更改数据集，旅行商的数量和起点）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、光谱优化算法LSO

光谱优化算法（Light Spectrum Optimizer，LSO）由Mohamed Abdel-Basset等人于2022年提出。

MD-MTSP：光谱优化算法LSO求解多仓库多旅行商问题MATLAB（可更改数据集，旅行商的数量和起点）,TSP,单目标应用,MATLAB,算法,matlab,python

参考文献：

[1]Abdel-Basset M, Mohamed R, Sallam KM, Chakrabortty RK. Light Spectrum Optimizer: A Novel Physics-Inspired Metaheuristic Optimization Algorithm. Mathematics. 2022; 10(19):3466. Mathematics | Free Full-Text | Light Spectrum Optimizer: A Novel Physics-Inspired Metaheuristic Optimization Algorithm

二、多仓库多旅行商问题MD-MTSP

多旅行商问题（Multiple Traveling Salesman Problem, MTSP）是著名的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的延伸，多旅行商问题定义为：给定一个𝑛座城市的城市集合，指定𝑚个推销员，每一位推销员从起点城市出发访问一定数量的城市，最后回到终点城市，要求除起点和终点城市以外，每一座城市都必须至少被一位推销员访问，并且只能访问一次，需要求解出满足上述要求并且代价最小的分配方案，其中的代价通常用总路程长度来代替，当然也可以是时间、费用等。多仓库多旅行商问题是其中一种多旅行商问题。

多旅行商问题（Multiple Traveling Salesman Problem, MTSP）：单仓库多旅行商问题及多仓库多旅行商问题（含动态视频）_IT猿手的博客-CSDN博客

多仓库多旅行商问题（Multi-Depot Multiple Travelling Salesman Problem, MD-MTSP）：𝑚个推销员从𝑚座不同的城市出发，访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次，最后回到各自出发的城市，这种问题模型被称之为MD-MTSP。

三、光谱优化算法LSO求解MD-MTSP

本文选取国际通用的TSP实例库TSPLIB中的测试集bayg29作为测试例子，数据集可以自行修改。

3.1部分代码（可更改起点及旅行商个数）

close all
clear
clc
global data  StartPoint Tnum
%数据集参考文献  REINELT G.TSPLIB-a traveling salesman problem[J].ORSA Journal on Computing,1991,3(4):267-384.
% 导入TSP数据集 bayg29
load('data.txt')
StartPoint=[1 5 15 16 20];%起点城市的序号(可以修改) 必须由小到大排列 （建议：2到6个旅行商）
Tnum=length(StartPoint);%旅行商个数
Dim=size(data,1)-Tnum;%维度
lb=-100;%下界
ub=100;%上界
fobj=@Fun;%计算总距离
SearchAgents_no=100; % 种群大小（可以修改）
Max_iteration=3000; % 最大迭代次数（可以修改）
[fMin,bestX,curve]=LSO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,Dim,fobj);