一、小龙虾优化算法COA
小龙虾优化算法（Crayfsh optimization algorithm，COA）由Jia Heming 等人于2023年提出，该算法模拟小龙虾的避暑、竞争和觅食行为，具有搜索速度快，搜索能力强，能够有效平衡全局搜索和局部搜索的能力。多目标优化算法：基于非支配排序的小龙虾优化算法（NSCOA）MATLAB-CSDN博客
参考文献：
[1] Jia, H., Rao, H., Wen, C. et al. Crayfish optimization algorithm. Artif Intell Rev (2023). Crayfish optimization algorithm | SpringerLink
二、小龙虾优化算法COA求解不闭合SD-MTSP
2.1部分代码
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clear
clc
AlgorithName='COA';
%数据集参考文献 REINELT G.TSPLIB-a traveling salesman problem[J].ORSA Journal on Computing,1991,3(4):267-384.
global data StartPoint Tnum
% 导入TSP数据集 bayg29
load('data.txt')
Tnum=5;%旅行商个数（可以自行更改）2-6
StartPoint=1; %选择起点城市（可以自行更改）
Dim=size(data,1)-1;%维度
lb=-10;%下界
ub=10;%上界
fobj=@Fun;%计算总距离
SearchAgents_no=100; % 种群大小（可以修改）
Max_iteration=1000; % 最大迭代次数（可以修改）
Algorith=str2func(AlgorithName);
[fMin,bestX,curve]=Algorith(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,Dim,fobj);
2.2部分结果
第1个旅行商的路径：1->29->20->10->4->15
第1个旅行商的总路径长度：1086.278049
第2个旅行商的路径：1->27->8->23->16->7
第2个旅行商的总路径长度：1133.975308
第3个旅行商的路径：1->26->3->2->28->12
第3个旅行商的总路径长度：1388.956443
第4个旅行商的路径：1->24->13->11->14->17
第4个旅行商的总路径长度：1025.816748
第5个旅行商的路径：1->5->9->6->21->19->25->18->22
第5个旅行商的总路径长度：1455.541136
所有旅行商的总路径长度：6090.567685
第1个旅行商的路径：1->13->19->11->22->18->14->17
第1个旅行商的总路径长度：969.484399
第2个旅行商的路径：1->21->12->9->3->5->28->6
第2个旅行商的总路径长度：1448.136734
第3个旅行商的路径：1->26->2->10->4->15->16->24
第3个旅行商的总路径长度：1220.204901
第4个旅行商的路径：1->8->27->23->7->25->20->29
第4个旅行商的总路径长度：1460.171223
所有旅行商的总路径长度：5097.997257
三、完整MATLAB代码
