基于遗传算法的TSP求解MATLAB平台

资 源 简 介

本项目实现完整的遗传算法系统，专门用于求解旅行商问题（TSP）。通过种群初始化、适应度计算、轮盘赌选择等进化操作，在MATLAB环境中高效寻找近似最优路径。该系统便于研究者测试和扩展遗传算法在组合优化中的应用。

详 情 说 明

基于遗传算法的TSP问题数值求解平台

项目介绍

本项目实现了一个完整的遗传算法求解系统，专门用于解决经典的旅行商问题（TSP）。系统通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作，在解空间中寻找近似最优的旅行路径。该平台提供了从参数配置到结果可视化的全流程解决方案，适用于教学演示和科研实验场景。

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、变异和精英保留等核心操作
• 多种进化算子实现：采用轮盘赌选择策略、顺序交叉操作和灵活的变异机制
• 收敛监控与可视化：实时跟踪算法收敛过程，生成收敛曲线图
• 参数灵活配置：支持种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率等关键参数自定义
• 性能统计输出：提供运行时间、收敛状态等详细统计信息

使用方法

1. 准备输入数据：准备N×N的城市距离对称矩阵（单位：千米）
2. 设置算法参数：

- 种群规模：50-200之间的正整数 - 最大迭代次数：100-1000之间的正整数 - 交叉概率：0.6-0.9之间的浮点数 - 变异概率：0.01-0.1之间的浮点数 - 精英保留数量：1-5之间的正整数

1. 运行求解程序：执行主程序开始优化计算
2. 查看输出结果：

- 最优路径序列（1×N整数向量） - 最优路径总距离 - 收敛曲线图 - 算法运行统计信息

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持矩阵运算的基本环境
• 图形显示功能（用于收敛曲线可视化）

文件说明

主程序文件实现了遗传算法求解TSP问题的完整流程，包括种群初始化、适应度评估、进化算子执行（选择、交叉、变异）、精英策略管理、收敛监控以及结果可视化等核心功能模块，是整个求解系统的调度中枢和执行引擎。