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MD-MTSP

2.1部分代码

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clear
clc
Algorithm='COA';
global data  StartPoint Tnum
%数据集参考文献  REINELT G.TSPLIB-a traveling salesman problem[J].ORSA Journal on Computing,1991,3(4):267-384.
% 导入TSP数据集 bayg29
load('data.txt')
StartPoint=[1 5 15 16 19];%起点城市的序号(可以修改) 必须由小到大排列 （建议：2到6个旅行商）
Tnum=length(StartPoint);%旅行商个数
Dim=size(data,1)-Tnum;%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）
algorithm=str2func(Algorithm);
[fMin,bestX,curve]=algorithm(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,Dim,fobj);  

2.2部分结果

第1个旅行商的路径：1->6->12->28->27

第1个旅行商的总路径长度：789.493509

第2个旅行商的路径：5->3->29->26->9

第2个旅行商的总路径长度：876.641318

第3个旅行商的路径：15->17->18->4->25

第3个旅行商的总路径长度：1005.484958

第4个旅行商的路径：16->13->21->8->23

第4个旅行商的总路径长度：1024.695077

第5个旅行商的路径：19->10->20->2->24->7->11->22->14

第5个旅行商的总路径长度：1569.203620

所有旅行商的总路径长度：5265.518480

第1个旅行商的路径：1->6->2->18->10->28->23

第1个旅行商的总路径长度：1679.374884

第2个旅行商的路径：5->21->12->8->7->17->22

第2个旅行商的总路径长度：2025.709752

第3个旅行商的路径：15->4->20->29->3->26->9

第3个旅行商的总路径长度：988.028340

第4个旅行商的路径：16->27->24->13->19->25->11->14

第4个旅行商的总路径长度：927.200086

所有旅行商的总路径长度：5620.313062

三、完整MATLAB代码

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