遗传算法求解TSP问题程序

资 源 简 介

遗传算法求解TSP问题程序

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的优化方法，在解决旅行商问题(TSP)这类组合优化难题时展现出独特优势。TSP问题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，其解空间呈指数级膨胀。

基本遗传算法包含以下关键步骤：首先随机生成初始种群，每个个体代表一条可行路径；然后通过适应度函数（通常取路径长度的倒数）评估个体优劣；接着按轮盘赌原则选择优质个体进行交叉操作，常见的有部分匹配交叉(PMX)、顺序交叉(OX)等；最后通过交换或倒置等变异操作引入新特征。算法通过迭代逐步优化种群质量。

改进遗传算法通常会引入精英保留策略，防止最优个体在进化中丢失；采用自适应交叉变异概率，在进化后期降低变异强度；结合局部搜索如2-opt优化算子快速提升解质量。实验数据表明，改进后的算法收敛速度和求解精度都有显著提升，尤其对50个城市以上的大规模TSP实例效果明显。

这类算法在物流配送、电路板钻孔等实际场景中有广泛应用价值，其核心思想是通过种群的并行搜索能力，在庞大解空间中高效寻找近似最优解。