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

遗传算法求解TSP问题的实现思路

旅行商问题（TSP）是经典的组合优化问题，遗传算法作为一种模拟自然选择过程的智能优化算法，非常适合用于求解这类NP难问题。

核心算法流程： 初始化种群阶段随机生成多个可行解，每个解代表一条旅行路线 适应度评估函数计算路径总长度，作为个体优劣的评价标准 选择操作采用轮盘赌策略，保留优质个体进入下一代 交叉操作通过部分映射交叉产生新个体，保留父代优良特征 变异操作通过逆转变异引入随机性，避免陷入局部最优

可视化功能实现： 路径图绘制：将城市坐标和最优路径连线可视化 适应度曲线：记录每代种群的最优适应度值变化趋势 收敛分析：通过曲线观察算法收敛速度和优化效果

优化技巧： 采用精英保留策略确保最优个体不会丢失 动态调整交叉和变异概率平衡探索与开发 使用2-opt局部优化提升解的质量 种群多样性监测防止早熟收敛

该实现通过多次迭代进化，能够找到较优的旅行路线，可视化功能直观展示了优化过程，便于分析算法性能。适应度曲线可以清晰反映算法的收敛情况，为参数调优提供依据。