基本遗传算法求解TSP问题，只需给出城市间距离矩阵和初始参数即可进行计算。...

资 源 简 介

基本遗传算法求解TSP问题，只需给出城市间距离矩阵和初始参数即可进行计算。...

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法，特别适合解决像旅行商问题(TSP)这样的组合优化难题。TSP问题要求找到访问一组城市并返回起点的最短路径，随着城市数量增加，解空间呈指数级增长。

算法核心流程包含以下关键步骤：首先需要输入城市间的距离矩阵，这个二维数组定义了所有城市两两之间的距离。然后设置初始参数，包括种群大小、迭代次数、交叉概率和变异概率等。

算法会随机生成初始种群，每个个体代表一个可能的路径方案。通过适应度函数（通常取路径总长度的倒数）评估每个个体的优劣。优秀的个体有更高概率被选中进入交配池。

在交叉阶段，算法会选择父母个体通过特定策略（如部分映射交叉）产生后代。变异操作则通过随机交换路径中的城市位置引入多样性，避免早熟收敛。新一代种群通过精英保留策略保持最优解。

整个过程重复进行直到满足终止条件，最终输出找到的最优路径。遗传算法的优势在于能在大规模搜索空间中找到近似最优解，而无需穷举所有可能性。