遗传算法求解TSP问题

资 源 简 介

遗传算法求解TSP问题

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择过程的智能优化算法，特别适合解决旅行商问题(TSP)这类组合优化难题。在MATLAB环境下实现遗传算法解决TSP问题，可以帮助初学者直观理解算法原理。

算法首先会随机生成一组可能的城市访问路径作为初始种群。每条路径代表一个解决方案，其优劣通过总路径长度来评估，距离越短适应度越高。核心操作包含三个关键步骤：选择、交叉和变异。选择阶段会保留优质路径，淘汰劣质方案；交叉操作将两条父代路径的特征组合产生新路径；变异则随机调整某些路径段以维持种群多样性。

MATLAB的矩阵运算优势能高效处理路径交叉和变异操作，而可视化功能可以实时展示算法收敛过程和最优路径变化。典型实现会包含种群初始化函数、适应度计算模块、轮盘赌选择机制、有序交叉算子等核心组件。通过调整交叉概率、变异概率等参数，可以观察算法在不同设置下的表现差异。

这种实现方式不仅揭示了遗传算法解决离散优化问题的通用思路，还能帮助初学者掌握MATLAB在智能算法开发中的实际应用技巧。理解该案例后，可以进一步拓展到其他组合优化问题的求解。