灰狼算法求解多旅行商问题Matlab代码

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本文介绍如何使用灰狼算法解决多旅行商问题(MTSP),该问题在物流配送和路线规划等领域有广泛应用。通过提供基于Matlab的源代码,展示了如何初始化种群、解码个体、计算代价以及进行灰狼算法的迭代过程,以找到最优解。最终,此算法能有效找到MTSP问题的较优解,具有快速收敛和稳定性的特点。

灰狼算法求解多旅行商问题Matlab代码

多旅行商问题(MTSP)是旅行商问题(TSP)的一种扩展,它需要多个旅行商同时访问多个城市。这个问题在实际生活中有很多应用,如物流配送、路线规划等。而灰狼算法则是一种优秀的全局搜索算法,能够有效地解决优化问题。因此,将灰狼算法应用到MTSP问题中,可以得到更好的解。

下面是基于Matlab编写的灰狼算法求解MTSP问题的源代码:

function [best_solution, best_cost] = MTSP_GWO(city_num, wolf_num, iter_num, dist_mat)
% 参数:
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