基于遗传算法的TSP算法

资 源 简 介

基于遗传算法的TSP算法

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，非常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，传统方法难以应对计算复杂度。

遗传算法将每个可能的路径视为一个个体，通过以下关键步骤不断进化更优解： 初始化种群：随机生成若干路径作为初始解 适应度评估：用路径总长度衡量个体优劣 选择操作：保留优秀个体（如轮盘赌或锦标赛选择） 交叉操作：组合两个父代路径的特征产生新路径 变异操作：随机调整部分路径保持多样性

这种方法能跳出局部最优，通过种群的世代演化逐步逼近全局最优解。算法性能受交叉算子（如顺序交叉OX）、变异概率等参数影响，合理设置能平衡收敛速度和解的质量。与精确算法相比，遗传算法虽不能保证绝对最优，但在大规模问题上能以合理时间找到满意解。