mtsp 遗传算法 matlab

资 源 简 介

mtsp 遗传算法 matlab

详 情 说 明

多个旅行商问题（MTSP）是经典旅行商问题（TSP）的扩展版本，其核心在于如何高效分配多个旅行商（或车辆）访问一组城市，并满足总路径成本最低等约束条件。相较于单旅行商场景，MTSP增加了任务分配和协同路径规划的复杂性，常见于物流配送、无人机巡检等实际应用。

遗传算法作为一种启发式优化方法，通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异机制，能够有效处理MTSP这类组合优化难题。在MATLAB中实现时，算法的关键步骤通常包括：

染色体编码：采用基于城市序列的排列表示路径，例如为3个旅行商分配10个城市时，染色体可能被分割为3段子路径。 适应度函数：以总行驶距离的倒数作为评价指标，距离越短的解具有更高的适应度值。 遗传操作： 选择：使用轮盘赌或锦标赛策略保留优质个体。 交叉：采用部分映射交叉（PMX）或顺序交叉（OX）保持路径合法性。 变异：通过交换或倒位操作引入种群多样性。 约束处理：通过罚函数或特殊编码确保各旅行商至少访问一个城市且不重复遍历。

MATLAB的矩阵运算和全局优化工具箱（如`ga`函数）可加速迭代过程。算法优势在于并行搜索能力，但需注意参数调优（如种群大小、变异率）以避免早收敛。未来可结合蚁群算法或强化学习进一步提升多目标场景下的求解效率。