Genetic algorithm to solve TSP problem the MATLAB source code

资 源 简 介

Genetic algorithm to solve TSP problem the MATLAB source code

详 情 说 明

遗传算法（Genetic Algorithm）是一种模拟自然选择和遗传机制的智能优化算法，尤其适合解决旅行商问题（TSP）这类NP难题。在MATLAB实现中，算法通常包含以下核心模块：

种群初始化阶段 随机生成多个城市排列作为初始解，每个解代表一条可能的旅行路线。种群多样性对算法效果至关重要，可采用混沌序列或贪心策略改进随机初始化。

适应度评估设计 以路径总长度的倒数作为适应度函数，短路径获得高适应度值。MATLAB中可利用矩阵运算快速计算欧氏距离，避免循环带来的性能损耗。

遗传算子实现 选择操作常采用轮盘赌或锦标赛策略，交叉算子推荐使用OX（顺序交叉）或PMX（部分匹配交叉），变异则可采用逆转变异或交换变异。MATLAB的向量化操作能高效实现这些算子。

参数调优策略 交叉概率通常设定在0.7-0.9，变异概率保持在0.01-0.1。精英保留策略可防止优质解丢失，自适应参数机制能平衡探索与开发。

终止条件设置 结合最大迭代次数和收敛阈值双重判断，当最优解连续多代不再改进时提前终止，节省计算资源。

该实现需特别注意城市坐标的归一化处理，以及避免重复计算的缓存技巧。通过调整选择压力和变异强度，算法能在求解精度和运行效率之间取得平衡。