MATLAB遗传算法工具箱：高效的TSP旅行商问题优化求解器

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台实现遗传算法工具箱，专门用于求解旅行商问题（TSP）。工具箱包含种群初始化、适应度评估、选择交叉变异等核心算子，支持参数自定义，为科研和工程提供高效、灵活的优化解决方案。

详 情 说 明

MATLAB遗传算法工具箱——旅行商问题（TSP）优化求解器

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发了一个高效的遗传算法工具箱，专门用于求解经典的旅行商问题（TSP）。该工具箱实现了完整的遗传算法优化流程，通过种群进化机制寻找最优路径方案，适用于不同规模的城市坐标数据，为路径规划问题提供可靠的优化解决方案。

功能特性

• 完整算法流程：包含种群初始化、适应度计算、选择、交叉、变异等遗传算法核心算子
• 参数自定义：支持种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率等关键参数灵活配置
• 多选择策略：提供轮盘赌选择、锦标赛选择等多种选择算子
• 动态可视化：实时显示算法收敛过程和最优路径演化
• 结果分析：输出最优路径序列、路径长度及算法运行统计信息

使用方法

1. 准备输入数据

- 准备N×2的城市坐标矩阵，每行代表一个城市的(x,y)坐标

1. 设置算法参数

- 种群规模：建议50-200之间的正整数 - 最大迭代次数：根据问题复杂度设置，通常100-1000 - 交叉概率：推荐0.7-0.9 - 变异概率：推荐0.01-0.1 - 选择策略：可选轮盘赌或锦标赛选择

1. 运行求解器

- 执行主程序，算法将自动进行优化计算 - 实时显示收敛曲线和当前最优路径

1. 获取输出结果

- 最优路径序列：城市访问顺序的整数向量 - 最短路径长度：优化路径的总距离 - 收敛曲线图：算法迭代过程中的适应度变化 - 路径可视化图：二维坐标系中的最优路径示意图 - 运行统计：包括运行时间、收敛代数等信息

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要安装MATLAB基本工具箱
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模城市数据

文件说明

主程序文件整合了遗传算法求解TSP问题的完整业务流程，包括算法参数初始化、种群创建与管理、适应度评估计算、遗传算子执行、结果可视化输出等核心功能模块。该文件通过协调各算法组件的协同工作，实现从数据输入到优化结果输出的全过程自动化处理，并提供了直观的图形化结果显示界面。