基于禁忌搜索算法的TSP路径规划matlab仿真-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于禁忌搜索算法的TSP路径规划matlab仿真。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。

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1 TSP问题描述

4.2 禁忌搜索算法原理

4.3 算法步骤

5.完整程序

1.程序功能描述

基于禁忌搜索算法的TSP路径规划,输出优化收敛曲线以及路线规划图。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

基于禁忌搜索算法的TSP路径规划matlab仿真,MATLAB程序开发,# 路线规划,matlab,算法,禁忌搜索,TSP路径规划

3.核心程序

.............................................................
for it = 1:Iteration
    it
    % 初始化本次迭代的最佳新解代价为正无穷  
    bestnewsol.Cost = inf;
    
    % 遍历所有动作并尝试应用它们  
    for i = 1:Nact
        if TC(i) == 0% 如果这个动作不在Tabu列表中  
            newsol.Position = func_Action(sol.Position, ActionList{i});
            newsol.Cost = Js(newsol.Position);% 计算新解的代价  
            newsol.ActionIndex = i;% 记录应用的动作索引 
            % 如果新解的代价更好，则更新本次迭代的最佳新解  
            if newsol.Cost <= bestnewsol.Cost
                bestnewsol = newsol;
            end
        end
    end
    
    % 用最佳新解更新当前解  
    sol = bestnewsol;
    
    % 更新Tabu列表  
    for i = 1:Nact
        if i == bestnewsol.ActionIndex% 如果这个动作是最佳新解的动作  
            TC(i) = TL;       % 将其添加到Tabu列表中  
        else
            TC(i) = max(TC(i)-1, 0);% 否则减少Tabu计数器  
        end
    end
    
    % 如果找到了更好的解，则更新最佳解  
    if sol.Cost <= BestSol.Cost
        BestSol = sol;
    end
    
    % 保存最佳代价 
    BestCost(it) = BestSol.Cost;
 
    
    % 绘制最佳解  
    figure(1);
    func_plot(BestSol);
    pause(0.01);
 
end
% 只保留实际迭代次数的最佳代价  
BestCost = BestCost(1:it);

%% Results

figure;
plot(BestCost, 'LineWidth', 2);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Cost');
grid on;
23

4.本算法原理

基于禁忌搜索算法的TSP（旅行商问题）路径规划是一种求解TSP问题的优化算法。禁忌搜索算法是一种启发式搜索方法，它通过避免重复搜索和陷入局部最优解来提高搜索效率。在TSP问题中，禁忌搜索算法通过不断地调整路径中的城市顺序来寻找最优路径。

4.1 TSP问题描述

TSP问题是一个经典的组合优化问题，其目标是找到访问一系列城市并返回起点的最短可能路径。给定一个城市列表和每对城市之间的距离，TSP问题的解是一个排列，它表示访问每个城市一次并返回起点的顺序。

4.2 禁忌搜索算法原理

禁忌搜索算法是一种基于局部搜索的元启发式算法，它通过引入禁忌列表来避免重复搜索和陷入局部最优解。禁忌搜索算法从一个初始解开始，然后在其邻域内搜索更好的解。搜索过程中，算法会记住已经访问过的解，并将它们加入到禁忌列表中，以避免在近期内重复访问。当搜索到一定程度后，禁忌列表中的解会逐渐被释放，从而允许算法在更大的范围内搜索。