【路径优化】基于帝企鹅算法求解TSP问题（Matlab代码实现）

2024-06-02 02:56:18

目录

1 帝企鹅算法

2 旅行商问题(TSP)

3 运行结果

4 参考文献

5 Matlab代码实现

1 帝企鹅算法

帝企鹅优化算法(emperor penguin optimizer，EPO)是Gaurav 等提出的一种新型群智能优化算法，其思想是模拟帝企鹅群体冬天拥挤在一起取暖的行为进行寻优。Baliarsingh 等进一步将EPO算法用于求解多目标优化问题。Kumar 等将EPO算法用于处理图像分割问题。Jia等通过结合多项式变异、levy飞行及热交换操作策略改进帝企鹅优化算法。

由上述可知，帝企鹅算法已经被应用于优化工程设计、图像分割、特征选择以及资源调度等复杂问题，且具有较优的性能。但是到目前为止该算法尚未被应用TSP问题中。因此，本文采用一种新的算法解决老的问题。

2 旅行商问题(TSP)

旅行商问题被定义为一个推销员在所有城市的旅行﹐以最低的成本回到最初的城市.TSP问题的计算规模随着城市节点的增多呈指数增大,能否以合理的成本找到理想解决方案是非常重要的.该问题由一组N个城市节点组成,任意两个城市节点之间的间距已知.推销员从一个节点开始,每个节点经过且经过一次(起始节点除外)使总移动距离最小的方式返回到起始节点.TSP问题可以用图形G=(V,E)表示,其中V={1,2,…,N}是城市节点的集合,E是边的集合.

每个边都有一个表示距离的值,该距离表示与其关联的各城市之间的距离.推销员旅行到N个
城市(或节点)时,他只去每个城市一次,并以最短的旅行距离结束.令 $d_{ji}$ 为第j个城市与第i个城市之间
的距离.TSP问题可以化为如下模型:

3 运行结果

4 参考文献

部分理论文献应用网络文献，如有侵权请联系删除。

[1]王芬,杨媛.基于猎人猎物优化算法求解TSP问题[J].宁夏师范学院学报,2022,43(07):59-63+71.

[2]崔轲轲. 基于帝企鹅优化算法的投资组合选择问题研究[D].北方民族大学,2022.DOI:10.27754/d.cnki.gbfmz.2022.000007.

5 Matlab代码实现

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