遗传算法解决10城市TSP问题程序源代码

资 源 简 介

遗传算法解决10城市TSP问题程序源代码

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然进化过程的智能优化算法，常用于解决旅行商问题(TSP)这类组合优化难题。针对10个城市的TSP问题，其核心思路是通过模拟生物种群的遗传变异机制来寻找最优路径。

该算法的典型实现包含以下关键环节：首先随机生成包含若干条路径的初始种群，每条路径代表一种城市访问顺序。然后通过适应度函数（通常是路径总长度的倒数）评估每条路径的优劣。算法会保留适应度高的优质路径，并对其进行选择、交叉和变异操作。

在交叉阶段，算法会从优质路径中选取父代，通过部分匹配交叉等方式产生新路径。变异操作则通过交换、倒置等策略引入随机性，防止算法陷入局部最优。经过多代进化后，种群中的最优路径会逐渐逼近全局最优解。

针对10城市规模的问题，需要特别注意算法参数的设置。种群规模通常设置为50-200，变异率控制在0.01-0.1之间，进化代数根据收敛情况动态调整。算法的表现很大程度上取决于交叉和变异算子的设计，这需要平衡探索和开发的能力。