基于MATLAB的拣货路径优化-TSP问题-SOM算法应用

简介：
本研究利用MATLAB平台，结合TSP模型与SOM算法，旨在优化仓库拣货路径，提升物流效率及减少运营成本。 在这段代码中，我们展示了如何使用Kohonen自组织映射中的集群单元的线性拓扑来解决一个经典约束优化问题——旅行商问题(TSP)。TSP的目标是找到给定一组城市的最短长度游览路径，即一次旅行包括恰好访问每个城市一次，并最终返回起始城市。该网络具有线性拓扑结构，包含第一个和最后一个簇单元。 我们的目标是在有界优化问题中使用线性拓扑方法来连接所有节点以形成一个板的最小路径。这种方法被称为TravelerSalesMan（TSP）。旅行者希望访问每个城市的唯一一次而不重复经过任何地方，并最终返回起点城市。为了实现这一目标，我们采用了SOM无监督聚类算法，在每次迭代中搜索最短路径（共执行100次）。 在更新所选群集时，也会相应地更新其邻居群集。学习率（lr或alpha）对算法的效率和有效性至关重要。如果选择不合适的alpha值，可能会导致错误的结果。