一、理论基础

1、TSP问题

请参考这里。

2、灰狼优化算法

请参考这里。

二、仿真实验

参数设置：灰狼种群N=50N=50N=50，城市个数M=30M=30M=30，维数dim=M=30dim=M=30dim=M=30，上下限lb=−10,ub=10lb=-10,ub=10lb=−10,ub=10，最大迭代次数Max_iter=1000Max\_iter=1000Max_iter=1000。
城市分布图如图1所示。

图1 城市分布图

最短距离与平均距离对比曲线如图2所示。

图2 各代最短距离与平均距离对比曲线

最终GWO算法优化的TSP轨迹路线如图3所示。

图3 GWO算法优化轨迹图

代码下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_43821559/85338167

三、参考文献

[1] Seyedali Mirjalili, Seyed Mohammad Mirjalili, Andrew Lewis. Grey Wolf Optimizer[J]. Advances in Engineering Software, 2014, 69: 46-61.

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