TSP问题的禁忌搜索解法MATLAB程序

程序采用智能优化方法的禁忌搜索算法解决中国31省会城市的TSP问题，内含MATLAB源程序

%%一个旅行商人要拜访全国33个省会城市，且每个城市只能拜访一次，求所有路径之中的最小值
%%%禁忌搜索算法求解TSP问题%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function [BestShortcuttheMinDistance]=TabuSearch
clear all;
close all;
clc;
Clist=[10481.4	4438.90;10548	4351.06;...
10933.2	3471.50;9588.6	3290.259;...
8199.9	3332.5139;7891.2	4867.0049;...
9564.3	4277.671;10048.5	4538.9796;...
9749.7	2539.6936;11396.7	5087.1710;...
11281.5	4879.2363;11104.2	4647.9507;...
10303.2	4228.7456;10127.7	4210.9544;...
9156.6	4065.289;10530	4075.2965;...
10228.5	3865.138;10690.2	3562.6876;...
10554.3	3542.6725;10817.1	3364.7605;...
10737	2899.96545;10430.1	3189.0724;...
10170	3136.8107;10287.9	3393.6712;...
10190.7	2575.2760;9931.5	2226.1237;...
9335.7	4006.3556;...
9805.5	3810.6524;9365.4	3410.3504;...
9603.9	2954.4510;9245.7	2784.3226;...
10269	2468.5288;10199.7	2460.745];%全国33个省会城市坐标

CityNum=size（Clist1）;%TSP问题的规模即城市数目
dislist=zeros（CityNum）; 
for i=1:CityNum
    for j=1:CityNum
        dislist（ij）=（（Clist（i1）-Clist（j1））^2+（Clist（i2）-Clist（j2））^2）^0.5;       
    end
end
TabuList=zeros（CityNum）;                      % （tabu list）
TabuLength=round（（CityNum*（CityNum-1）/2）^0.5）;%禁忌表长度（tabu length）
Candidates=200;                               %候选集的个数 （全部领域解个数）
CandidateNum=zeros（CandidatesCityNum）;       %候选解集合
S0=randperm（CityNum）;                         %随机产生初始解
BSF=S0;                                       %best so far;
BestL=Inf;                                    %当前最佳解距离
p=1;                                         %记录迭代次数
StopL=2001;                                  %最大迭代次数

figure（1）;
stop = uicontrol（‘style‘‘toggle‘‘string‘...
‘stop‘‘background‘‘white‘）;
tic;                                         %用来保存当前时间
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%禁忌搜索循环%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
while p    if Candidates>CityNum*（CityNum-1）/2
        disp（‘候选解个数不大于n*（n-1）/2!‘）;
        break;
    end
    ALong（p）=Fun（dislistS0）;      %当前解适配值
    
    i=1;
    A=zeros（Candidates2）;          % 解中交换的城市矩阵

    %以下while的 是生成随机的200 X 2  的矩阵矩阵A。每一个元素都是在1-31之间的
    while i<=Candidates        
        M=CityNum*rand（12）;
        M=ceil（M）;
        if M（1）~=M（2）
            A（i1）=max（M（1）M（2））;
            A（i2）=min（M（1）M（2））;
                if i==1
                isa=0;
            else
                for j=1:i-1
                    if A（i1）==A（j1） && A（i2）==A（j2）
                        isa=1;
                        break;
                    else
                        isa=0;
                    end
                end
            end 
            if ~isa
               i=i+1;
            else 
            end            
        else 
        end
    end
    %%%%%%%%产生领域解%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    BestCandidateNum=100;%保留前BestCandidateNum个最好候选解
    BestCandidate=Inf*ones（BestCandidateNum4）;
    F=zeros（1Candidates）;
    
    %这相当于是产生一个S0的邻域...
    for i=1:Candidates
        CandidateNum（i:）=S0;  %候选解集合。
        CandidateN

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      90344  2017-09-19 22:40  智能优化TSP作业数据\1.jpg

     文件      76126  2017-09-19 22:40  智能优化TSP作业数据\10.jpg

     文件      67395  2017-09-19 22:40  智能优化TSP作业数据\150.jpg

     文件      65662  2017-09-19 22:43  智能优化TSP作业数据\1500.jpg

     文件      70789  2017-09-19 22:40  智能优化TSP作业数据\20.jpg

     文件      65157  2017-09-19 22:43  智能优化TSP作业数据\2000.jpg

     文件      65531  2017-09-19 22:41  智能优化TSP作业数据\400.jpg

     文件      81327  2017-09-19 22:40  智能优化TSP作业数据\5.jpg

     文件      69588  2017-09-19 22:40  智能优化TSP作业数据\60.jpg

     文件      65624  2017-09-19 22:41  智能优化TSP作业数据\800.jpg

     文件       6577  2017-09-19 22:25  智能优化TSP作业数据\TabuSearch.m

     文件       6919  2017-09-25 16:38  智能优化TSP作业数据\程序代码及城市序号.txt

     文件      74499  2017-09-19 22:47  智能优化TSP作业数据\运行结果.png

     文件      32746  2017-09-19 22:44  智能优化TSP作业数据\进化曲线.jpg

     目录          0  2017-09-25 16:39  智能优化TSP作业数据

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