遗传算法解多TSP问题-matlab实现

资 源 简 介

遗传算法解多TSP问题-matlab实现

详 情 说 明

多旅行商问题（Multiple TSP）是经典TSP问题的扩展版本，需要多个旅行商协作完成对所有城市的遍历。这类问题在物流配送、无人机集群等领域具有重要应用价值。遗传算法作为经典的智能优化算法，通过模拟自然选择机制能够有效求解这类组合优化问题。

在MATLAB实现中，算法首先需要建立合适的问题模型。与单TSP不同，多TSP的染色体编码需要包含两类信息：城市访问顺序和旅行商分配方案。常见的编码方式包括多段式编码，其中染色体前半部分表示城市访问序列，后半部分标记旅行商分界点。

适应度函数设计是关键环节，需要同时考虑总路径最短和各旅行商路径均衡两个优化目标。可以采用加权求和法将多目标转化为单目标，或采用帕累托最优等更复杂的评价机制。选择操作通常采用轮盘赌或锦标赛策略，保留高质量个体。

交叉变异操作需要特别注意保持解的可行性。有序交叉（OX）和部分匹配交叉（PMX）适合处理序列编码，而变异可采用交换、倒置等策略。算法还需要设计专门的修复机制处理可能出现的非法解（如未被分配的城市）。

算法的性能优化可考虑多种改进策略：引入局部搜索增强开发能力，采用自适应调整机制平衡全局和局部搜索，或者结合其他智能算法形成混合优化策略。这些改进能显著提升解的质量和收敛速度。