基于 MATLAB 的禁忌搜索算法与蚁群优化算法在 TSP 路径规划中的优化研究
一、引言
旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem）是运筹学中的经典问题之一，其目标是寻找
一条从一个起点出发，经过所有给定的点并最终返回起点的最短路径。在实际应用中，TSP 问题广泛
应用于物流配送、通信网络设计等领域。本文基于 MATLAB 平台，探讨了禁忌搜索算法与蚁群优化算
法在 TSP 路径规划中的优化效果，旨在动态输出路径规划过程及最小距离。
二、禁忌搜索算法在 TSP 中的应用
禁忌搜索算法是一种基于局部搜索的启发式算法，它通过引入禁忌表来避免陷入局部最优解。在 TSP
问题中，禁忌搜索算法可以较为快速地寻找到较好的路径。通过引入有效的禁忌规则，该算法能够避
免在搜索过程中重复访问已访问过的点，从而寻找到全局最优解或近似全局最优解。
三、蚁群优化算法在 TSP 中的应用
蚁群优化算法是一种模拟自然界蚁群觅食行为的智能优化算法。在 TSP 问题中，蚁群优化算法通过模
拟蚂蚁的觅食行为，根据信息素的分布和移动规则寻找最短路径。该算法具有较强的全局搜索能力，
能够在复杂的问题空间中寻找到最优解。此外，蚁群优化算法还具有并行性特点，适合在多核处理器
上进行并行计算。
四、基于 MATLAB 的实现与路径规划过程输出
本研究采用 MATLAB 语言实现了禁忌搜索算法和蚁群优化算法，并成功应用于 TSP 路径规划中。程序
已调通，可直接运行。在实现过程中，我们采用了动态输出的方式展示路径规划过程，以便更好地了
解算法的搜索过程和结果。具体实现步骤如下：
1. 数据准备：准备 TSP 问题的数据，包括城市坐标、距离矩阵等。
2. 初始化：对禁忌搜索算法和蚁群优化算法进行初始化设置，包括参数设置、初始路径等。
3. 算法运行：运行禁忌搜索算法和蚁群优化算法，对 TSP 问题进行求解。
4. 结果输出：动态输出路径规划过程及结果，包括最小距离和路径信息。
五、实验结果与分析
本研究通过大量实验验证了基于 MATLAB 的禁忌搜索算法与蚁群优化算法在 TSP 路径规划中的优化效
果。实验结果表明，这两种算法均能在较短时间内寻找到较好的路径。其中，禁忌搜索算法在求解速
度上表现较好，而蚁群优化算法在求解质量上表现更优。通过结合两种算法的优点，我们可以进一步
提高 TSP 问题的求解效率和质量。
