1、蜘蛛蜂优化算法SWO

蜘蛛蜂优化算法（Spider wasp optimizer，SWO）由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出，该算法模型雌性蜘蛛蜂的狩猎、筑巢和交配行为，具有搜索速度快，求解精度高的优势。VRPTW（MATLAB）：蜘蛛蜂优化算法SWO求解带时间窗的车辆路径问题VRPTW（提供参考文献及MATLAB代码）-CSDN博客

参考文献：

[1]Abdel-Basset, M., Mohamed, R., Jameel, M. et al. Spider wasp optimizer: a novel meta-heuristic optimization algorithm. Artif Intell Rev (2023). Spider wasp optimizer: a novel meta-heuristic optimization algorithm | SpringerLink

二、SWO求解不闭合SD-MTSP

2.1部分代码

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clear
clc
AlgorithName='SWO';
%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=4;%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->23->7->25->15->21->26->3

第1个旅行商的总路径长度：1671.167257

第2个旅行商的路径：1->2->29->20->13->10->18->22

第2个旅行商的总路径长度：1211.445418

第3个旅行商的路径：1->24->8->28->6->5->9->12

第3个旅行商的总路径长度：799.874990

第4个旅行商的路径：1->27->16->19->4->11->14->17

第4个旅行商的总路径长度：1025.524256

所有旅行商的总路径长度：4708.011921

第1个旅行商的路径：1->5->9->29->26->3

第1个旅行商的总路径长度：891.178994

第2个旅行商的路径：1->6->28->8->27->25

第2个旅行商的总路径长度：891.403388

第3个旅行商的路径：1->13->18->17->14->19

第3个旅行商的总路径长度：1122.051692

第4个旅行商的路径：1->21->2->20->24->12

第4个旅行商的总路径长度：1156.805947

第5个旅行商的路径：1->10->4->15->22->11->16->23->7

第5个旅行商的总路径长度：1466.253730

所有旅行商的总路径长度：5527.693752

三、完整MATLAB代码

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