MATLAB遗传算法实现最优哈密尔顿回路求解系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用遗传算法高效求解旅行商问题中的最优哈密尔顿回路，通过模拟进化过程实现全局优化。系统支持图数据预处理与种群初始化，适用于带权完全图的高效路径规划。

详 情 说 明

基于遗传算法的最优哈密尔顿回路求解系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的最优哈密尔顿回路求解算法，专门用于解决带权完全图的旅行商问题。系统采用遗传算法模拟生物进化过程，通过在解空间中进行全局搜索，寻找最短路径的哈密尔顿回路。核心算法包含图数据预处理、种群初始化、适应度评估、选择操作、交叉变异操作以及收敛性判断等完整流程，并支持结果可视化展示。

功能特性

• 高效求解能力：采用遗传算法优化策略，能够处理大规模图数据的最优路径搜索
• 自适应算子：实现路径编码与解码技术，配备自适应交叉变异算子提升搜索效率
• 多参数配置：支持种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率等算法参数灵活调整
• 完整输出体系：提供最优路径序列、总长度值、收敛曲线图和运行统计信息
• 可视化展示：可生成路径演化过程和最终结果的可视化图形（支持二维/三维展示）

使用方法

输入数据格式

1. 邻接矩阵：n×n数值矩阵，表示图中各顶点之间的权重距离
2. 算法参数配置：

- 种群规模：正整数 - 最大迭代次数：正整数 - 交叉概率：0-1之间的浮点数 - 变异概率：0-1之间的浮点数 - 选择策略参数：锦标赛大小或轮盘赌参数

输出结果

1. 最优哈密尔顿回路路径：1×n整数向量（顶点访问序列）
2. 最优路径总长度：标量数值
3. 收敛曲线图：显示每代最优解的变化趋势
4. 算法运行统计信息：总迭代次数、计算时间、最终种群适应度分布
5. 路径可视化图形（可选）：在二维或三维空间中展示最优路径

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境
• 推荐内存：4GB以上（处理大规模图数据时建议8GB）

文件说明

主入口文件集成了系统的所有核心功能，包括图数据加载与验证、遗传算法参数初始化、种群生成与管理、适应度计算与排序、选择算子执行、交叉变异操作实现、进化过程控制、收敛条件判断以及结果可视化输出等完整流程。该文件通过协调各功能模块的协同工作，实现了从问题输入到最优解输出的全自动化处理。