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基于GWO灰狼优化算法的城市路径优化问题GWO-TSP(MATLAB程序）资源-CSDN文库

主要内容：

主要采用灰狼优化算法对城市间的路径进行规划。城市分布图如图所示。

 部分代码：

% 产生问题模型
model = CreateModel('Oliver30.txt');    
% 城市分布图
figure(1);
plot(model.x, model.y, 'ms', 'LineWidth', 2, 'MarkerEdgeColor', 'k', 'MarkerFaceColor', 'g')
legend('城市位置')
title('城市分布图', 'fontsize', 12)
xlabel('km', 'fontsize', 12)
ylabel('km', 'fontsize', 12)
grid on
% 适应度函数句柄
Fun = @(tour) TourLength(tour, model); 
% TSP参数
M = model.n;                % 城市个数     
% GWO参数
N = 50;       % 灰狼个数
Max_iter = 1000;            % 最大迭代次数
lb = -10;   % Lower Bound
ub = 10;   % Upper Bound
dim = M;                        % 维数

% 初始化alpha, beta, and delta_pos
Alpha_pos = zeros(1,dim);
Alpha_score = inf; 

Beta_pos = zeros(1,dim);
Beta_score = inf; 

Delta_pos = zeros(1,dim);
Delta_score = inf; 
% 初始化种群位置
Positions = rand(N, dim).*(ub-lb)+lb;

Length_best = zeros(1, Max_iter);
Length_ave = zeros(1, Max_iter);

l = 1;   % 迭代计数器

优化结果：