遗传算法求解tsp问题 matlab

资 源 简 介

遗传算法求解tsp问题 matlab

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式优化方法，特别适合求解如TSP（旅行商问题）这类NP难组合优化问题。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，暴力穷举法会因计算量爆炸而失效。

遗传算法通过以下核心步骤求解TSP： 编码与初始化：用城市序列（如[1,3,2,4]）表示路径，随机生成多个初始解作为种群。 适应度评估：计算每条路径的总距离，距离越短则适应度越高（如取倒数）。 选择操作：轮盘赌或锦标赛策略优先保留优质个体，确保优势基因传递。 交叉变异： 交叉：如部分映射交叉（PMX），交换父代片段并修复冲突城市。 变异：随机交换两城市位置或逆转子序列，避免陷入局部最优。 迭代更新：重复评估-选择-交叉变异过程，直到满足终止条件（如固定代数或收敛）。

在MATLAB中，可利用全局优化工具箱或自定义函数实现，关键点包括合理设置交叉/变异概率、种群大小等参数。遗传算法的优势在于能平衡全局搜索与局部优化，尤其适用于大规模TSP实例。实际应用中，常结合局部搜索（如2-opt）进一步提升解的质量。