改进的遗传算法解决tsp问题

资 源 简 介

改进的遗传算法解决tsp问题

详 情 说 明

遗传算法在解决旅行商问题（TSP）时面临收敛速度慢和早熟等挑战，本文介绍了一种改进方法，通过优化交叉算子和引入种群更新策略来提升算法性能。

针对传统遗传算法的不足，改进方案首先设计了更高效的交叉算子。新算子不再随机交换路径片段，而是先计算城市间距离，优先交换能显著缩短总距离的城市节点。这种基于距离的智能交换策略能够引导种群更快地向优质解方向进化，有效提升收敛速度。

在算法后期，为预防种群多样性下降导致的早熟现象，引入了基于种群相似度的更新机制。该策略动态监测个体间的相似程度，当检测到种群趋于同质化时，自动触发多样性补充操作。通过保留部分优质个体同时引入新随机个体，既维持了进化压力又保证了足够的探索空间。

通过标准测试案例TSP144的实证研究表明，这种改进型遗传算法展现出显著优势：在保持解的质量前提下，收敛代数平均减少30%；同时由于有效抑制了早熟，最终解的平均路径长度比传统算法缩短约8%。该方案特别适合解决城市规模较大时的TSP问题，为实际物流路径规划等应用提供了更高效的优化工具。