TSP问题遗传算法matlab源程序

资 源 简 介

TSP问题遗传算法matlab源程序

详 情 说 明

TSP问题（旅行商问题）是一个经典的组合优化问题，遗传算法则是解决这类问题的有效方法之一。在Matlab中实现TSP问题的遗传算法，通常包含以下几个关键环节。

首先是染色体编码，一般采用路径表示法，将城市编号直接排列组成个体。这种编码方式直观且易于后续操作。适应度函数通常取路径总长度的倒数，这样路径越短适应度越高，符合优化目标。

选择操作常采用轮盘赌策略，适应度高的个体有更大几率被选中进入下一代。这种机制保证了优秀基因的传递，同时维持种群多样性。交叉环节常用部分匹配交叉（PMX）或顺序交叉（OX），这两种方法都能有效保留父代的部分路径特征。

变异操作可采用交换变异或倒位变异，通过随机改变部分路径来增加种群多样性。参数设置上需要平衡交叉概率和变异概率，典型值为0.7-0.9和0.01-0.1。终止条件通常设为固定代数或连续多代无改进。

Matlab实现时可以利用矩阵运算优势加速计算，特别是距离矩阵的预计算能显著提升性能。可视化部分可以绘制最优路径随迭代的变化曲线，直观展示算法收敛过程。