2024新群体优化算法MISBOA---基于多智能体模拟退火的旅行商问题TSP求解，附带创新方向

引言

旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是经典的组合优化问题，属于 NP 难问题。在 TSP 中，给定一组城市，要求找出一条最短路径，使得旅行商从一个城市出发，经过每个城市一次且仅一次，最终回到起点城市。由于 TSP 的求解复杂度极高，因此实际中常采用启发式算法和元启发式算法进行求解。

本文介绍了一种基于 多智能体模拟退火优化算法（MISBOA） 的旅行商问题求解方法，整合了模拟退火（Simulated Annealing）、最近邻初始化（Nearest Neighbor Initialization）以及 3-opt 局部优化策略。本文将详细解释 MISBOA 的原理、实现的算法，以及未来可能的创新方向。

MISBOA 原理

MISBOA（Multi-agent Simulated Annealing Based Optimization Algorithm）是结合了 多智能体交互 和 模拟退火 的路径优化算法。该算法的核心思想是使用多个智能体（agents）进行路径搜索，并通过模拟退火（SA）的机制来避免陷入局部最优解。同时，为了进一步优化路径质量，我们还加入了 3-opt 算法 进行局部路径优化，以及最近邻初始化算法提升初始路径的质量。

算法核心步骤

初始化路径：

使用 最近邻算法 生成初始路径，这种初始化策略能生成较优的初始解，避免完全随机生成路径导致的低效解。

多智能体并行搜索：

多个智能体同时探索路径空间，每个智能体维护一条路径。通过交换路径中的子路径或与其他智能体靠近最优路径的部分进行交换，来不断优化解。

模拟退火控制：

使用模拟退火机制，在某些情况下接受更差的解，从而跳出局部最优。随着迭代次数的增加，温度逐渐衰减，使得算法的探索性逐渐减弱，专注于局部搜索。

3-opt 局部优化：

在路径更新过程中，使用 3-opt 算法 进行局部路径翻转，进一步减少路径的总长度。

重启策略：

在路径优化停滞时，触发 重启策略，即随机重新初始化路径，增加探索性，避免过早收敛。

代码中使用的算法

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）：

SA 是一种全局优化算法，模仿了固体退火过程的降温过程。通过逐步降低温度，算法在初期允许较大的扰动，接受次优解以跳出局部最优；随着温度降低，算法逐渐收敛到最优解。

最近邻初始化算法（Nearest Neighbor Initialization）：

该算法从一个随机城市开始，依次选择距离最近的未访问城市作为下一个访问节点，生成一个较优的初始路径。

3-opt 局部优化：

3-opt 是一种经典的局部优化算法，通过删除路径中的 3 条边，并以不同方式重新连接剩余部分，从而找到更优的路径。

重启策略（Restart Strategy）：

当路径优化在一定次数内未能取得改进时，触发重启机制，随机重新初始化智能体的路径，避免陷入局部最优。

核心代码

% 参数设置
numCities = 20; % 城市数量
coords = rand(numCities, 2) * 100; % 随机生成城市的坐标% 初始化算法参数
numAgents = 30; % 智能体数量
maxIterations = 1500; % 最大迭代次数
agents = zeros(numAgents, numCities); % 初始化每个智能体的路径
fitness = zeros(numAgents, 1); % 初始化适应度
bestFitnessHistory = zeros(maxIterations, 1); % 记录每次迭代的最优解% 模拟退火参数
T = 1000; % 初始温度
alpha = 0.99; % 温度衰减系数
restartThreshold = 300; % 超过300次无改进则重启% 初始化全局最优路径变量
globalBestPath = []; % 全局最优路径
globalBestFitness = inf; % 全局最优路径的距离% 使用最近邻算法生成初始解
for i = 1:numAgentsend% 开始迭代求解
for iter = 1:maxIterations% 计算每个智能体的适应度for i = 1:numAgentspath = agents(i, :); % 当前智能体的路径% 修复路径（如有重复或缺失）if numel(unique(path)) ~= numCitiesagents(i, :) = fixPath(path, numCities);end% 计算路径总距离end% 找到当前最优解[currentBestFitness, bestIdx] = min(fitness);currentBestPath = agents(bestIdx, :);% 模拟退火：判断是否接受新解% 如果超过阈值没有改进，则重启路径if noImprovementCounter >= restartThresholdfprintf('重启路径：第 %d 次迭代\n', iter);for i = 1:numAgentsagents(i, :) = nearestNeighborInit(numCities, coords); % 重启路径endnoImprovementCounter = 0; % 重置计数器end% 温度衰减（根据适应度变化动态调整）T = T * alpha * (1 - 0.01 * (currentBestFitness / globalBestFitness));% 记录当前最优解距离bestFitnessHistory(iter) = globalBestFitness;% 更新智能体路径for i = 1:numAgentsif rand < 0.7subPathIdx = sort(randperm(numCities, 2));agents(i, subPathIdx(1):subPathIdx(2)) = ...fliplr(agents(i, subPathIdx(1):subPathIdx(2))); % 逆序子路径elseagentPath = agents(i, :);diffIdx = find(agentPath ~= globalBestPath);end% 调用3-opt算法优化路径agents(i, :) = threeOpt(agents(i, :), coords);end
end% 绘制最终结果
figure;
hold on;
for i = 1:(numCities - 1)plot([coords(globalBestPath(i), 1), coords(globalBestPath(i + 1), 1)], ...[coords(globalBestPath(i), 2), coords(globalBestPath(i + 1), 2)], '-o', ...'MarkerFaceColor', 'g', 'Color', 'b');
end
plot([coords(globalBestPath(end), 1), coords(globalBestPath(1), 1)], ...[coords(globalBestPath(end), 2), coords(globalBestPath(1), 2)], '-o', ...'MarkerFaceColor', 'r', 'Color', 'b');
for i = 1:numCitiestext(coords(i, 1), coords(i, 2), sprintf('  %d', i), 'FontSize', 8, 'Color', 'blue');
end
xlabel('X Coordinate');
ylabel('Y Coordinate');
title('MISBOA with Simulated Annealing and Nearest Neighbor Init');
grid on;
hold off;% 绘制收敛曲线
figure;
plot(bestFitnessHistory, 'LineWidth', 1.5);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Distance');
title('Convergence of MISBOA with Simulated Annealing');
grid on;% 路径长度计算函数
function length = pathLength(path, coords)length = 0;endlength = length + norm(coords(path(end), :) - coords(path(1), :));
end% 最近邻初始化函数
function path = nearestNeighborInit(numCities, coords)unvisited = 1:numCities;path = zeros(1, numCities);currentCity = randi(numCities);path(1) = currentCity;unvisited(currentCity) = [];for i = 2:numCitiesdistances = vecnorm(coords(unvisited, :) - coords(currentCity, :), 2, 2);[~, nearestIdx] = min(distances);currentCity = unvisited(nearestIdx);path(i) = currentCity;unvisited(nearestIdx) = [];end
end% 3-opt路径优化函数
function optimizedPath = threeOpt(path, coords)numCities = numel(path);optimizedPath = path;for i = 1:numCities - 2end
end% 3-opt翻转函数
function newPath = threeOptSwap(path, i, j, k)newPath = [path(1:i), fliplr(path(i+1:j)), fliplr(path(j+1:k)), path(k+1:end)];
end% 修复路径函数
function fixedPath = fixPath(path, numCities)missingCities = setdiff(1:numCities, path);[~, duplicateIdx] = unique(path, 'stable');duplicateIdx = setdiff(1:numel(path), duplicateIdx);fixedPath = path;fixedPath(duplicateIdx) = missingCities;
end

效果

创新方向

混合优化算法：

可以结合其他算法，如 遗传算法 或 粒子群算法，增强路径搜索能力。

动态智能体数量：

在不同阶段调整智能体数量，提高算法效率。

并行计算加速：

使用 MATLAB 的并行工具箱，实现智能体并行搜索，进一步提升速度。

完整代码获取

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