一、详细介绍

瞪羚优化算法（Gazelle Optimization Algorithm，GOA）由Agushaka等人于2022年提出，该算法模拟了瞪羚逃避捕食者的行为，思路新颖，性能高效。旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，它可以描述为一个商品推销员去若干城市推销商品，要求遍历所有城市后回到出发地，目的是选择一个最短的路线。当城市数目较少时，可以使用穷举法求解。而随着城市数增多，求解空间比较复杂，无法使用穷举法求解，因此需要使用优化算法来解决TSP问题。

本文选取国际通用的TSP实例库TSPLIB中的测试集bayg29，并采用瞪羚优化算法求解该TSP问题，详情如下：

单目标应用：瞪羚优化算法GOA求解旅行商问题TSP（提供Matlab代码）_IT猿手的博客-CSDN博客

二、参考代码

文件夹内包含瞪羚优化算法GOA求解旅行商问题bayg29的完整Matlab代码，点击main.m即可运行，可以更改数据集。