遗传算法仿真

资 源 简 介

遗传算法仿真

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索启发式算法，非常适合解决组合优化问题。在MATLAB中实现遗传算法来解决旅行商问题（TSP）或货郎担问题，是一个经典且实用的应用场景。

旅行商问题描述了一个商人需要访问多个城市并返回起点，要求总路径最短。这类NP难问题用传统方法难以高效求解，而遗传算法通过"适者生存"的原则逐步优化解的质量。

MATLAB的遗传算法实现通常包含以下关键步骤：

编码方案：采用路径表示法，将城市访问顺序编码为染色体。

初始种群：随机生成多个可行解作为初始种群。

适应度函数：以路径长度的倒数或负数作为适应度值。

选择操作：使用轮盘赌或锦标赛选择优秀的个体。

交叉操作：采用部分映射交叉或顺序交叉产生后代。

变异操作：通过交换或逆转变异引入多样性。

终止条件：设定最大迭代次数或适应度阈值。

MATLAB提供了遗传算法工具箱，但针对TSP问题需要自定义编码和操作函数。一个良好的实现应能平衡探索与开发，避免早熟收敛。通过调整种群大小、交叉率和变异率等参数，可以获得更好的优化效果。

这类程序的通用性使其稍作修改即可应用于其他组合优化问题，如调度问题、路径规划等。理解遗传算法在MATLAB中的实现原理，对解决复杂工程优化问题具有重要意义。