【TSP问题】基于碳黑四角蜂算法TGCOA和吕佩尔狐算法RFO求解旅行商TSP问题（可根据城市的经纬度设置自己想要到达的地区）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

基于碳黑四角蜂算法（TGCOA）和吕佩尔狐算法（RFO）求解 TSP 问题的 MATLAB 实现，支持自定义城市经纬度坐标，可灵活设置目标地区。代码包含算法核心逻辑、距离计算、路径可视化及结果对比功能

1. 核心功能

• 自定义城市数据

  ：通过修改cities矩阵输入目标地区的经纬度（纬度，经度），支持任意数量的城市（建议 5-50 个，过多会增加计算量）。

• 两种智能算法

  ：

  • 碳黑四角蜂算法（TGCOA）

    ：模拟蜂群的觅食、雇佣蜂和跟随蜂行为，通过交叉变异和精英引导搜索最优路径。

  • 吕佩尔狐算法（RFO）

    ：模拟吕佩尔狐的领地探索和社交行为，结合局部精细化搜索（2-opt 优化）提升路径质量。

• 结果可视化

  ：输出两种算法的最优路径图、收敛曲线及数值对比，直观展示求解效果。

2. 算法设计要点

• 路径编码

  ：采用整数排列编码（每个城市编号唯一出现一次），保证路径合法性。

• 适应度函数

  ：以路径总距离为适应度，目标是最小化总距离。

• 搜索操作

  ：

  • TGCOA 使用部分映射交叉（PMX）和交换变异生成新路径，通过雇佣蜂机制强化优质解。

  • RFO 结合插入变异和 2-opt 局部优化，模拟狐狸的领地探索和信息共享，平衡全局搜索与局部精细化。

3. 使用方法

1. 替换cities矩阵中的经纬度为目标地区的坐标（例如：欧洲城市、美国城市等）。

2. 调整算法参数（pop_size种群规模、max_iter最大迭代次数），规模较大时可增大参数。

3. 运行代码，查看输出的最优路径距离、路径顺序及可视化结果。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

numParticles = size(positions, 1);

dimension = size(positions, 2);

attractPositions = zeros(numParticles, dimension); % Initialize attract positions

for i = 1:numParticles

% Calculate the attract position for particle i

neighborhoodIndices = generateNeighborhood(numParticles, dimension);

neighborhoodPositions = positions(neighborhoodIndices, :);

% Perform attraction calculation based on your problem-specific logic

attractPosition = mean(neighborhoodPositions);

attractPositions(i, :) = attractPosition;

end

end

🔗 参考文献

[1] Olsson U , Garberg P , Lundgren B ,et al.The involvement of selenium in peroxisome proliferation caused by dietary administration of clofibrate to rats[J].Chemico-biological interactions, 1992, 85(1):49.DOI:10.1016/0009-2797(92)90052-M.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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