旅行商问题的动态规划Matlab代码-TSP_example：三种方法解决经典TSP问题

简介：
本项目提供了使用Matlab解决经典旅行商问题(TSP)的动态规划代码示例。包含三种不同的算法实现，便于研究与学习。 以下是解决经典旅行商问题（TSP）的三种不同方法：遗传算法、动态规划以及群智能算法中的蚂蚁系统算法。所有代码都在MATLAB 2019b版本上进行了测试。 在运行遗传算法时，您需要输入城市总数，程序会在地图上随机分布这些城市，并通过动画图展示进化过程（这要求您的 MATLAB 版本高于 2019 年）。对于群智能算法中的蚂蚁系统同样如此。如果要使用动态规划方法，则需以数组格式如 [20,20] 输入城市的坐标位置，结果仅会在命令行显示。 建议使用的城市数量分别为：遗传算法适用于少于50个城市的案例；动态规划适合用于少于10个城市的情况（随着城市数目的增加，计算时间会显著增长）；群智能算法则推荐应用于不超过30个节点的场景，在这种规模下它表现尤为出色。 动态规划方法每次都能提供最优解，但其运算复杂度随问题规模呈指数级上升。相比之下，遗传算法和蚂蚁系统属于启发式搜索策略，能在较短的时间内给出接近最优的结果。在处理较小的城市集时（即少于30个城市），群智能算法通常能超越其他两种方法的表现。