pararel tsp-ga matlab 程序代码

资 源 简 介

pararel tsp-ga matlab 程序代码

详 情 说 明

旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题，在物流规划、电路板钻孔等多个领域都有重要应用。遗传算法作为一种模拟自然选择过程的优化算法，特别适合解决这类NP难问题。

针对TSP问题的并行遗传算法实现通常包含以下关键部分：

种群初始化：随机生成多个候选解(染色体)，每个染色体代表一种城市访问顺序。

适应度计算：评估每个个体的路径长度，路径越短适应度越高。这是算法最耗时的部分，特别适合并行化。

选择操作：采用轮盘赌或锦标赛选择等方法挑选优秀个体进入交配池。

交叉操作：对选中的个体进行部分匹配交叉(PMX)或顺序交叉(OX)等操作，产生新个体。

变异操作：通过交换、反转或移位等方式引入随机变化，增加种群多样性。

并行化策略：通常在MATLAB中可以使用parfor循环并行计算适应度，或者将种群划分到不同worker上并行执行选择、交叉等操作。

这种并行实现相比串行版本能显著提高收敛速度，特别当城市规模较大时效果更为明显。算法需要合理设置种群大小、交叉概率、变异概率等参数，并在搜索广度和收敛速度之间取得平衡。