基于MATLAB遗传算法的旅行商问题（TSP）求解系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现遗传算法求解TSP问题，包含染色体编码、种群初始化、选择交叉变异等进化操作，迭代展示每代最优路径长度，有效逼近全局最优解。

详 情 说 明

基于遗传算法的旅行商问题（TSP）求解系统

项目介绍

本项目采用遗传算法对经典的旅行商问题（TSP）进行优化求解。系统通过模拟生物遗传与进化过程，包括染色体编码、种群初始化、选择、交叉、变异等核心操作，在不断迭代进化中逐步逼近最优解。程序能够动态展示每一代种群最优路径长度与平均路径长度的变化趋势，并输出最终得到的最优访问路径及其总距离。仿真验证表明，该遗传算法求解TSP问题具有良好的有效性与可行性。

功能特性

• 核心求解: 利用遗传算法高效求解TSP问题，寻找近似最短哈密顿回路。
• 过程可视化: 实时显示算法迭代过程中每代最优解与平均解的变化，生成收敛曲线图。
• 结果可视化: 绘制最终最优路径图，清晰展示城市节点的访问顺序。
• 灵活参数配置: 支持用户自定义种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等关键参数。
• 详细结果输出: 提供最优路径的城市访问序列和对应的最短总距离。

使用方法

1. 准备输入数据: 准备一个表示城市坐标的二维数组或矩阵（例如，cities = [x1, y1; x2, y2; ...; xn, yn]）。
2. 设置算法参数: 在程序中或通过配置方式设定遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率）。
3. 运行主程序: 执行主程序文件，算法开始迭代计算。
4. 查看结果: 程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优路径顺序和总距离，并自动绘制收敛曲线图和路径可视化图。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件是整个系统的核心调度与执行入口，它整合了遗传算法求解TSP的全部关键步骤。其功能主要包括：读取或定义城市坐标数据，初始化遗传算法所需参数；构建初始种群，并进入主循环进行迭代进化；在每一代中执行选择、交叉、变异等遗传操作，并计算个体适应度与路径长度；记录并展示历代最优解与平均解的动态变化；最终输出求得的最优路径信息，并调用绘图函数生成收敛过程曲线与最优路径可视化图形。