用育种算法求解售货商问题。设有10个城市，售货商从0号城市出发要把货物送到其他9个城市，且每个城市只能达到一次，最后回到0号城市...

资 源 简 介

用育种算法求解售货商问题。设有10个城市，售货商从0号城市出发要把货物送到其他9个城市，且每个城市只能达到一次，最后回到0号城市...

详 情 说 明

育种算法是一种受自然选择启发的优化算法，常用于求解旅行商问题（TSP）。这里的问题可以描述为：售货商需要从0号城市出发，访问其他9个城市各一次，最终返回0号城市，目标是找到总路径最短的行程方案。

### 算法思路 初始化种群：随机生成若干条可行的路径（如50条），每条路径代表一个可能的访问顺序。 适应度评估：计算每条路径的总距离，距离越短适应度越高。 选择操作：根据适应度选择较优的路径作为“亲本”，用于后续繁殖。 交叉（繁殖）：将选中的亲本路径进行交叉操作，生成新的子代路径。例如，从两个亲本中各取部分片段组合成新路径。 变异操作：对部分子代路径进行小幅扰动（如交换两个城市的顺序），以增加多样性。 迭代优化：重复上述步骤（评估、选择、交叉、变异）若干代，直到找到满意的解或达到迭代上限。

### 关键点 路径编码：通常用排列表示访问顺序（如`[0,3,7,1,...,0]`）。 避免无效解：需确保交叉和变异操作不生成重复访问或遗漏城市的路径。 局部优化：可结合2-opt等局部搜索算法进一步优化路径。

通过育种算法的迭代，能够高效逼近最优解，尤其适合中等规模（如10-100个城市）的TSP问题。