遗传算法实例

资 源 简 介

遗传算法实例

详 情 说 明

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的经典优化算法，特别适合解决旅行商问题（TSP）这类组合优化难题。其核心思想是通过"适者生存"的机制逐步逼近最优解。

在TSP问题中，遗传算法将每个可能的路径视为一个个体，通过以下关键步骤进行优化： 初始化种群阶段会随机生成多条可行路径 适应度函数直接采用路径总长度的倒数，路径越短适应度越高 选择操作采用轮盘赌方式，保留优质路径个体 交叉操作通过部分映射杂交产生新路径 变异操作通过随机交换城市位置增加多样性

与传统算法相比，遗传算法在TSP问题上展现出三大优势：能跳出局部最优解、不需要梯度信息、并行搜索能力强。算法通过种群的集体进化而非单个解的改进，有效避免了早熟收敛的问题。

实际应用中需要注意控制交叉概率和变异概率的平衡，过高会导致算法退化为随机搜索，过低则可能陷入局部最优。典型的参数设置为交叉概率0.6-0.9，变异概率0.001-0.1。