多旅行商问题matlab求解
起点终点相同，n个旅行商，以最短路径为目标
求解最佳旅行商数量和路径
多旅行商问题 (Multi Traveling Salesman Problem, MTSP) 是 TSP 的一种变体，旨在将多个旅行商的路径长度之和最小化。这是一个 NP-hard 问题，因此通常需要使用启发式或近似算法来解决。
在 MATLAB 中，您可以使用 Global Optimization Toolbox 提供的遗传算法 (genetic algorithm) 来求解 MTSP。
以下是一个示例代码，演示如何使用遗传算法解决多旅行商问题：
% 定义距离矩阵（即每个城市之间的距离）
distances = [0, 3, 4, 2, 7, 5;
3, 0, 4, 6, 3, 9;
4, 4, 0, 5, 8, 1;
2, 6, 5, 0, 6, 2;
7, 3, 8, 6, 0, 3;
5, 9, 1, 2, 3, 0];
% 定义起点终点为第一个城市（也可设置为其他城市）
start_end_city = 1;
% 定义旅行商数量
num_salesmen = 3;
% 定义遗传算法配置参数
options = optimoptions('ga', 'MaxGenerations', 100, 'PopulationSize', 50);
% 定义目标函数
mTSP_func = @(x) mTSPObjective(x, distances, start_end_city, num_salesmen);
% 运行遗传算法，求解最优路径
[best_path, best_cost] = ga(mTSP_func, size(distances, 1), options);
% 将结果可视化
cities = 1:size(distances, 1);
salesmen = mod(best_path-1, num_salesmen)+1;
figure;
hold on;
for i=1:num_salesmen
ind = (salesmen == i);
path = [start_end_city cities(ind) start_end_city];
plot(path, 'Color', rand(1,3), 'LineWidth',2);
end
xlim([0.5 size(distances, 1)+0.5]);
ylim([0.5 size(distances, 1)+0.5]);
title(sprintf('MTSP: Best-cost=%.2f', best_cost));
在该代码中，我们首先定义了一个 distances 矩阵，将每个城市之间的距离存储下来。然后定义了起点终点为第一个城市 start_end_city 和旅行商数量 num_salesmen。接着使用 optimoptions 函数设置遗传算法所需的参数。
我们还定义了目标函数 mTSPObjective。这个函数计算由给定旅行商访问所有城市的成本。它输入一个排列向量 x，表示访问城市的顺序；一个距离矩阵 distances；一个起点和终点城市 start_end_city；和一个旅行商数量 num_salesmen。它返回成本值。
最后，我们使用 ga 函数运行遗传算法，并找到了在给定城市和旅行商数量的情况下最优路径。我们将结果可视化，通过将每条路径画成不同颜色（代表不同的旅行商）。函数运行结束后，您可以从变量 best_path 中获取最佳路径的顺序，从 best_cost 中获取最短路程。
请注意，以上代码仅为演示用途，如果您的问题比较复杂，您可能需要更加精细地调整遗传算法相关参数以获得更好的结果。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: