小龙虾优化算法COA求解不闭合MD-MTSP，可以修改旅行商个数及起点（提供MATLAB代码）
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
close all
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