遗传算法求解TSP问题

资 源 简 介

遗传算法求解TSP问题

详 情 说 明

遗传算法是一种受自然选择和遗传学启发的优化算法，特别适合解决旅行商问题（TSP）这类组合优化难题。TSP要求找到访问所有城市并返回起点的最短路径，随着城市数量增加，计算复杂度呈指数级增长。

遗传算法通过模拟生物进化过程来寻找近似最优解。其核心步骤包括： 种群初始化：随机生成多条可能路径作为初始种群 适应度评估：用路径总长度作为评价标准，距离越短适应度越高 选择操作：根据适应度选择优质个体进入交配池 交叉重组：通过部分匹配交叉等策略产生新路径 变异操作：随机交换路径中的城市位置增加多样性 迭代优化：重复评估-选择-交叉-变异过程直至收敛

这种方法避免了穷举搜索，通过种群的不断进化逐步逼近最优解。典型改进包括采用精英保留策略防止优质解丢失，动态调整变异概率平衡探索与开发。实际应用时需要注意参数调优和终止条件设置，城市规模较大时可结合局部搜索提升效率。