MATLAB遗传算法实现旅行商问题优化求解系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现经典遗传算法，针对旅行商问题进行智能优化。涵盖种群初始化、适应度评估、选择交叉变异等完整流程，通过迭代进化快速求解近似最优路径，适用于各类城市坐标数据集。

详 情 说 明

基于遗传算法的旅行商问题(TSP)优化求解系统

项目介绍

本项目采用经典遗传算法实现旅行商问题（TSP）的智能化求解。系统包含完整的遗传算法流程：种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异操作以及精英保留策略。通过模拟生物进化过程，系统能够为给定的城市坐标数据集高效寻找近似最优的旅行路径，并提供算法收敛过程与最终路径的可视化分析，为TSP问题研究提供实用的求解工具。

功能特性

• 完整遗传算法流程：集成种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异和精英保留等核心操作
• 灵活输入支持：支持城市坐标矩阵或直接输入距离矩阵，提供多种参数配置选项
• 多维度结果输出：输出最优路径序列、最短路径长度、收敛曲线、路径可视化图及算法统计信息
• 直观可视化展示：动态展示算法收敛过程和最优路径连接结果
• 高性能求解：采用优化策略确保算法收敛速度和解的质量

使用方法

1. 准备输入数据：

- 城市坐标数据：N×2的数值矩阵，每行代表一个城市的(x,y)坐标 - 算法参数：设置种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等参数 - 可选距离矩阵：可直接提供N×N的对称距离矩阵

1. 运行求解系统：

- 配置算法参数后执行主程序 - 系统自动完成遗传算法优化过程

1. 查看输出结果：

- 最优路径序列：1×N整数向量表示城市访问顺序 - 最短路径长度：最优路径的总距离值 - 收敛曲线图：展示迭代过程中适应度值的变化趋势 - 路径可视化图：二维平面展示城市位置和路径连接 - 统计信息：包括运行时间、收敛代数等性能指标

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大规模问题）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法参数初始化、遗传算法主要流程控制、结果计算与可视化输出。具体整合了种群创建、适应度评估、遗传算子操作、精英策略管理以及迭代收敛判断等关键模块，负责协调各算法组件有序执行并生成最终的优化结果与性能分析图表。