基于免疫算法的TSP问题求解matlab仿真

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,目标是寻找经过每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。本文介绍了一种基于免疫算法(IA)的解决方案,该算法模拟生物免疫系统的运作机制,通过克隆选择、变异和免疫记忆等步骤,有效解决了TSP问题。程序使用MATLAB 2022a版本运行,展示了良好的优化效果。

1.程序功能描述
旅行商问题(Travelling Salesman Problem, TSP)是一个经典的组合优化问题,其目标是在给定一组城市及其相互之间的距离情况下,寻找一条经过每个城市恰好一次且返回起点的最短回路。TSP因其NP完全性及广泛应用背景而备受关注。免疫算法(Immune Algorithm, IA),作为一种受生物免疫系统启发的演化计算方法,近年来被广泛应用于解决此类复杂优化问题。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
1.jpeg
2.jpeg

3.核心程序

% 输出最优解
%最优变量
ybest = ysort(:,1);   
%最优值
Lbest = trace(end);  

% 绘制最优路径图
figure

for i=1:Num-1
    plot([city(ybest(i),1),city(ybest(i+1),1)],[city(ybest(i),2),city(ybest(i+1),2)],'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
    hold on;
end
plot([city(ybest(1),1)],[city(ybest(1),2)],'rs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',8,...
'MarkerEdgeColor','y',...
'MarkerFaceColor',[0.2,0.5,0.8]);
hold on;
plot([city(ybest(end),1)],[city(ybest(end),2)],'ks',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',8,...
'MarkerEdgeColor','y',...
'MarkerFaceColor',[0.2,0.8,0.6]);
hold on;
title(['优化最短距离:',num2str(Lbest)]);

% 绘制迭代过程中最优路径长度随迭代次数的变化曲线
figure
plot(trace,'b-');
xlabel('迭代次数')
ylabel('fitness')

4.本算法原理
4.1免疫算法概述
免疫算法模拟了生物免疫系统的运作机制,主要包括以下几个核心概念:

抗原(Antigen):在TSP中,抗原可以对应于待优化问题的解,如一条候选的城市访问路径。

抗体(Antibody):抗体是免疫系统针对特定抗原产生的识别与反应单元。在IA中,抗体表示为问题的可能解,即一条城市访问序列。抗体通常具有编码结构,以便于遗传操作和适应度评估。

免疫库(Repertoire):免疫库是存储抗体的集合,相当于演化算法中的种群。在TSP应用中,免疫库包含若干个不同的城市访问路径。

克隆选择(Clonal Selection):这是免疫系统的核心机制,通过复制高亲和力(适应度)的抗体来增强其在免疫库中的比例。在IA中,对应于选择优秀的抗体个体进行复制(克隆),以保持或增加它们在种群中的数量。

变异(Mutation):生物免疫系统中,抗体在克隆过程中会发生随机变异以增加多样性。在IA中,通过引入变异算子(如交换、逆序等)对克隆的抗体进行局部调整,生成新的解变种。

免疫记忆(Immune Memory):免疫系统能够记住先前遇到的抗原,以便快速响应再次出现的威胁。在IA中,这体现在保留历史最优解或精英个体,确保算法不会遗忘已发现的好解。

4.2免疫算法应用于TSP
将免疫算法应用于TSP求解时,关键步骤包括:

初始化:随机生成一个包含Npop个抗体(即城市访问序列)的免疫库,每个抗体由Num个整数构成,表示城市编号,且无重复。

适应度评估:对于每个抗体A_i,计算其对应的路径长度L(A_i),作为其适应度f(A_i)。在TSP中,适应度函数通常取反路径长度,即f(A_i) = 1 / L(A_i),以使优化目标与最大化适应度一致。路径长度L(A_i)通过以下公式计算:

334e233c4f9eef0e051d2b58f8204d11_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

其中,d(u, v)表示城市u和城市v之间的距离,从距离矩阵dist中获取。

克隆选择与变异:选择适应度较高的抗体进行克隆,然后对克隆体进行变异操作。变异可采用以下两种策略之一:

738100a70e74a972a7741168bbcb014e_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

免疫记忆:记录当前迭代周期内找到的最优抗体A_best及其适应度f(A_best)。在后续迭代中,即使A_best未被选中进行克隆,也应将其保留在种群中。

迭代终止条件:当达到预设的最大迭代次数Niter或适应度改善阈值时,终止算法,并返回当前最优抗体A_best作为TSP问题的近似最优解。

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