MATLAB遗传算法实现旅行商问题(TSP)优化求解系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现经典遗传算法，针对旅行商问题（TSP）进行高效路径优化。系统支持种群初始化、适应度评估、选择操作及交叉变异，帮助用户快速获取最优或近似最优解。适用于路径规划与算法教学场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的经典TSP问题优化求解系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现经典遗传算法，专门用于求解旅行商问题（TSP）。系统通过模拟自然选择、交叉和变异等遗传操作，在解空间中寻找最优或近似最优的旅行路径。该算法适用于物流路径规划、电路板布线、DNA测序等需要最优路径选择的实际应用场景。

功能特性

• 完整遗传算法流程：包含种群初始化、适应度计算、选择、交叉、变异等核心操作
• 多种遗传算子：支持部分映射交叉（PMX）、交换变异等多种操作算子
• 可视化分析：提供收敛曲线图和路径可视化图，直观展示算法性能
• 灵活参数配置：可自定义种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等关键参数
• 多数据输入方式：支持城市坐标输入和直接距离矩阵输入两种模式

使用方法

输入数据准备

1. 城市坐标数据：准备N×2的矩阵，每行代表一个城市的(x,y)坐标
2. 算法参数设置：

- 种群大小：建议100-500 - 迭代次数：建议1000-5000 - 交叉概率：建议0.6-0.9 - 变异概率：建议0.01-0.1

1. 可选距离矩阵：可提供N×N的对称距离矩阵（如未提供则根据坐标自动计算欧氏距离）

运行流程

1. 配置算法参数和输入数据
2. 执行主程序开始优化计算
3. 查看输出的最优路径和统计信息
4. 分析收敛曲线和路径可视化结果

输出结果

• 最优路径：1×N的向量，表示经过各城市的顺序
• 最短路径长度：标量数值，表示最优路径的总距离
• 收敛曲线图：显示每代最优解和平均适应度的变化趋势
• 路径可视化图：在二维坐标系中绘制最优路径的连线图
• 算法统计信息：包括运行时间、收敛代数等参数

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 硬件要求：至少4GB内存，建议8GB以上用于处理大规模TSP问题

文件说明

主程序文件实现了完整的遗传算法求解流程，包括参数初始化、种群生成、迭代优化等核心功能。具体涵盖种群初始化方法、适应度评估机制、选择操作实现、交叉变异算子应用，以及结果可视化和性能分析模块。该文件整合了所有遗传算法组件，通过协调各模块工作完成TSP问题的优化求解，并输出最终路径方案和算法性能指标。