基于麻雀搜索算法(SSA)的三维旅行商问题，三维TSP问题。 如果觉得蚁群算法太老了，那么麻雀算法解决三维TSP问题就相对新颖一些了。 标记出城市坐标的三维节点，起始点。 如果您改进出麻雀算法，但缺少工程应用，3维TSP未尝不是一个好选择。

一、系统概述

本系统旨在解决三维旅行商问题（3D TSP），通过引入麻雀搜索算法（SSA）这一智能优化算法，实现对多城市三维空间路径的高效规划。与传统二维TSP问题不同，三维场景下城市坐标新增了高度维度，路径距离计算需考虑三维空间欧氏距离，问题复杂度显著提升。系统通过模拟麻雀种群的觅食、预警等行为机制，在海量可能的路径组合中快速搜索最优解，最终输出最短旅行路径及对应的路径长度，并提供可视化展示功能，为物流配送、无人机航线规划、机器人巡检等领域的路径优化需求提供技术支撑。

二、核心功能模块

（一）环境初始化与数据预处理模块

1. 环境清理：系统启动时自动执行环境变量重置操作，清除MATLAB工作空间中残留的变量、缓存数据及命令行历史记录，避免历史数据对当前计算过程产生干扰，确保每次运行均基于干净的环境，提升计算结果的准确性与稳定性。
2. 城市数据导入：支持导入自定义的三维城市坐标数据集，数据格式为矩阵结构，每行代表一个城市，包含横坐标、纵坐标、高度三个维度的数值信息。系统内置30个城市的三维坐标样本数据，用户可直接使用或替换为实际应用场景中的城市坐标数据，满足不同场景下的求解需求。
3. 距离矩阵构建：根据导入的城市三维坐标，自动计算任意两个城市之间的三维欧氏距离，并构建距离矩阵。距离计算过程中，通过向量运算优化双重循环逻辑，减少冗余计算，提升矩阵构建效率。距离矩阵作为后续路径长度计算的核心数据基础，为适应度函数求值提供关键支撑。

（二）麻雀算法参数配置模块

1. 核心参数定义：提供灵活的参数配置接口，支持用户根据问题规模与求解需求调整关键算法参数，主要包括：
   - 预警阈值（ST）：控制麻雀种群的预警行为触发条件，默认值设为0.8，用户可根据收敛速度需求微调，阈值越低，种群触发预警并调整位置的概率越高。
   - 种群规模（m）：定义参与搜索的麻雀个体数量，默认配置50个个体，平衡搜索多样性与计算效率，规模过大会增加计算开销，过小则可能导致搜索陷入局部最优。
   - 迭代次数（genmax）：设置算法的最大搜索迭代周期，默认1000次迭代，确保算法有充足的时间遍历解空间，同时避免过度迭代造成的资源浪费。
   - 捕食者比例（PDpercent）与预警者比例（SDpercent）：分别定义种群中负责主动探索新路径的捕食者数量占比、负责监测环境并规避风险的预警者数量占比，默认均设为0.2，模拟自然种群的生态分工，优化搜索策略。
2. 参数合法性校验：在参数配置完成后，系统自动对参数取值进行合法性检查，例如种群规模需为正整数、比例参数需在0-1区间内、迭代次数需大于0等，若检测到非法参数，将及时提示用户修正，保障算法后续稳定运行。

（三）种群初始化与适应度计算模块

1. 随机种群生成：采用随机排列算法，为每个麻雀个体生成一个唯一的城市访问序列，确保初始种群覆盖解空间的不同区域，避免初始解过于集中导致搜索范围受限。每个个体的序列长度与城市数量一致，且每个城市在序列中仅出现一次，符合TSP问题“每个城市仅访问一次”的约束条件。
2. 适应度函数计算：以路径总长度作为适应度评价指标，对于每个麻雀个体对应的城市访问序列，通过遍历序列并查询距离矩阵，累加相邻城市间的距离，同时加上最后一个城市返回起始城市的距离（满足TSP问题“回到起点”的闭环要求），得到该个体的适应度值。适应度值越小，代表对应的路径越优，为后续种群进化提供评价依据。

（四）麻雀种群进化模块

1. 捕食者位置更新：根据预警阈值判断当前环境是否存在风险，若环境安全（随机数小于预警阈值），则仅对部分捕食者个体进行小范围位置调整；若环境存在风险（随机数大于等于预警阈值），则扩大捕食者位置调整范围，模拟捕食者在不同环境下的觅食策略。位置调整通过局部城市序列交换实现，确保调整后的序列仍满足TSP问题约束。
2. 跟随者位置更新：跟随者根据自身在种群中的排名采取不同策略，排名靠前（前50%）的跟随者参考当前最优个体的路径进行微调，通过学习最优解提升自身适应度；排名靠后的跟随者则随机生成新的路径，模拟自然种群中弱势个体“自寻食物”的行为，避免种群陷入局部最优。
3. 预警者位置更新：随机从种群中选取预警者，若预警者的适应度值较差（路径较长），则向当前最优个体的路径靠拢，优化自身路径；若预警者已处于较优位置，则进行小范围随机调整，保持种群的多样性，增强算法的全局搜索能力。
4. 种群迭代优化：每次进化后，比较个体更新前后的适应度值，保留更优的个体与对应的路径，实现种群整体适应度的逐步提升。重复迭代过程直至达到最大迭代次数，确保算法充分搜索解空间，逼近全局最优解。

（五）结果输出与可视化模块

1. 最优结果计算：迭代结束后，从最终种群中筛选出适应度值最小的个体，对应的城市访问序列即为最短旅行路径，适应度值即为最短路径长度。同时，记录迭代过程中每一代的最优适应度值，形成收敛曲线，直观反映算法的搜索效率与收敛速度。
2. 三维路径可视化：通过MATLAB的3D绘图功能，绘制最短路径的三维空间曲线，以不同颜色标记城市节点与路径线条，并在每个城市节点旁标注城市编号，同时明确标记路径的起点与终点，方便用户直观查看路径的空间分布的情况。
3. 收敛曲线可视化：绘制算法迭代过程中的适应度值收敛曲线，横坐标为迭代次数，纵坐标为每一代的最优路径长度。通过曲线趋势可清晰观察算法的收敛过程，判断算法是否稳定收敛及是否存在早熟收敛现象，为算法参数优化提供参考。
4. 结果数据输出：在命令行窗口输出最短路径长度与完整的最短路径（包含起点到终点再返回起点的闭环序列），同时支持将结果数据导出为文本文件，便于后续数据分析与应用场景中的路径调用。

三、系统特点与优势

1. 高效的全局搜索能力：基于麻雀搜索算法的种群分工与进化机制，系统能够在庞大的解空间中快速遍历不同路径组合，有效平衡全局搜索与局部搜索，降低陷入局部最优的概率，提升找到全局最优解的可能性。
2. 良好的适应性与灵活性：支持自定义城市数量、坐标数据及算法参数，可根据不同应用场景（如城市数量多少、路径精度要求）调整配置，满足多样化的三维TSP问题求解需求。
3. 直观的结果展示：通过三维路径图与收敛曲线的可视化展示，用户能够快速理解最优路径的空间结构与算法的优化过程，无需专业的算法知识即可直观获取核心信息。
4. 稳定的计算性能：系统通过环境清理、参数校验、迭代优化等机制，确保计算过程的稳定性与结果的可靠性，在不同硬件环境下均能保持一致的计算精度与效率。

四、应用场景

本系统可广泛应用于需要三维空间路径优化的领域，例如：

1. 无人机物流配送：在城市高楼林立的三维环境中，规划无人机的最短配送路径，减少飞行时间与能耗，提升配送效率。
2. 机器人巡检：在大型工厂、仓库等三维空间场景中，规划巡检机器人的最优巡检路径，确保覆盖所有巡检点的同时，缩短巡检周期。
3. 地理信息系统（GIS）：在三维地形环境中（如山区、丘陵），规划车辆、人员的最短旅行或运输路径，为交通规划、户外探险等提供决策支持。
4. 航空航天领域：在卫星轨道规划、航天器巡检等场景中，计算航天器在三维空间中访问多个目标点的最优路径，优化燃料消耗与任务执行时间。

基于麻雀搜索算法(SSA)的三维旅行商问题，三维TSP问题。 如果觉得蚁群算法太老了，那么麻雀算法解决三维TSP问题就相对新颖一些了。 标记出城市坐标的三维节点，起始点。 如果您改进出麻雀算法，但缺少工程应用，3维TSP未尝不是一个好选择。