一、淘金优化算法GRO
淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）由Kamran Zolf于2023年提出，其灵感来自淘金热，模拟淘金者进行黄金勘探行为。淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）提供MATLAB代码_IT猿手的博客-CSDN博客
参考文献： K. Zolfi. Gold rush optimizer: A new population-based metaheuristic algorithm. Operations Research and Decisions 2023: 33(1), 113-150. DOI 10.37190/ord230108
二、淘金优化算法GRO求解不闭合SD-MTSP
（1）部分代码
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clear
clc
AlgorithName='GRO';
%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=500; % 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）部分结果
第1个旅行商的路径：1->28->8->27->23->7->25->19
第1个旅行商的总路径长度：1005.783277
第2个旅行商的路径：1->24->16->13->4->10->21->5
第2个旅行商的总路径长度：858.778202
第3个旅行商的路径：1->6->12->9->26->29->3->2
第3个旅行商的总路径长度：1059.622574
第4个旅行商的路径：1->20->15->11->22->17->14->18
第4个旅行商的总路径长度：1079.861102
所有旅行商的总路径长度：4004.045155
第1个旅行商的路径：1->28->6->12->9->5->21->26->29->3
第1个旅行商的总路径长度：926.930418
第2个旅行商的路径：1->2->10->13->24->8->27->23->7->25
第2个旅行商的总路径长度：1191.553608
第3个旅行商的路径：1->16->19->4->20->15->18->14->17->22->11
第3个旅行商的总路径长度：1156.546584
所有旅行商的总路径长度：3275.030609