荆州市网站建设_网站建设公司_支付系统_seo优化

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信

🔥内容介绍

一、引言：TSP 问题 —— 旅行商的 “最优路径难题”

旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是组合优化领域的经典 NP 难问题，核心诉求为：给定一系列城市及各城市间的距离，寻找一条经过所有城市恰好一次且最终回到起点的最短路径。小至物流配送路径规划、快递员派单优化，大至芯片布线、无人机巡检路线设计，TSP 问题的最优解都直接影响效率与成本。

传统求解方法（如穷举法、动态规划法）在城市数量增多时（如超过 20 个），计算量呈指数级增长，难以满足实际需求。而智能优化算法凭借 “全局搜索 + 局部寻优” 的特性，成为求解中大规模 TSP 问题的主流方案。本文将聚焦两种新型智能算法 —— 螳螂虾算法（Mantis Shrimp Optimization Algorithm, MShOA）和鱼鹰算法（Osprey Optimization Algorithm, OOA），详解其适配 TSP 问题的改造逻辑，并提供支持自定义城市经纬度的实现方案。

二、TSP 问题的数学建模与距离计算（支持自定义地区）

（一）数学建模

三、核心算法原理：MShOA 与 OOA 的特性与改造

智能优化算法求解 TSP 问题的核心是将 “路径” 映射为 “算法个体”，通过模拟生物行为更新个体，逐步逼近最优路径。以下详解 MShOA 和 OOA 的原生特性及适配 TSP 的改造逻辑。

（一）螳螂虾算法（MShOA）：模拟攻击与蜕皮的双阶段搜索

1. 原生算法灵感：模拟螳螂虾的两种核心行为 ——冲击攻击（高速冲击猎物，对应全局搜索）和蜕皮更新（褪去外壳生长，对应局部寻优），算法具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点。

1. 核心机制（原生）：

• 种群初始化：随机生成N个候选解（对应N条初始路径）；

• 冲击攻击阶段：螳螂虾向猎物（当前最优解）高速移动，更新位置以扩大搜索范围；

• 蜕皮更新阶段：对部分个体进行局部扰动，避免陷入局部最优；

• 适应度评估：以路径总长度为适应度值，值越小个体越优。

1. 适配 TSP 的关键改造：

• 个体编码：采用 “整数排列编码”，每个个体为[1, 2, ..., n]的随机排列（数字代表城市编号），确保每个城市仅访问一次；

• 位置更新修正：原生算法的连续型位置更新公式不适用 TSP，需替换为路径重排操作（如插入、交换、逆序）：

• 冲击攻击阶段：对当前个体，随机选择最优个体的一段路径，插入到当前个体的对应位置（全局搜索）；

• 蜕皮更新阶段：对当前个体的某段路径进行逆序操作（局部寻优）。

（二）鱼鹰算法（OOA）：模拟捕鱼策略的多策略融合搜索

1. 原生算法灵感：模拟鱼鹰的三种捕鱼行为 ——盘旋搜索（大范围寻找鱼群，对应全局搜索）、俯冲抓鱼（精准锁定目标，对应局部寻优）、水面拖拽（调整位置，对应种群多样性保持），算法擅长平衡搜索广度与深度。

1. 核心机制（原生）：

• 种群初始化：生成N个候选解，计算适应度值；

• 盘旋搜索阶段：基于种群均值和随机因子更新位置，扩大搜索范围；

• 俯冲抓鱼阶段：向当前最优解快速收敛，提升局部寻优精度；

• 水面拖拽阶段：对部分较差个体进行随机扰动，避免种群早熟。

1. 适配 TSP 的关键改造：

• 个体编码：与 MShOA 一致，采用整数排列编码；

• 位置更新修正：

• 盘旋搜索阶段：采用 “两点交换” 操作（随机交换个体中两个城市的位置），保持种群多样性；

• 俯冲抓鱼阶段：采用 “部分匹配交叉”（PMX）操作，结合当前个体与最优个体的优势路径，生成新路径；

• 水面拖拽阶段：对适应度较差的个体，进行 “三段逆序” 操作（随机选择三段路径并逆序），重新激活搜索能力。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码