使用MATLAB实现遗传算法求解旅行商问题(TSP)优化器

资 源 简 介

该MATLAB项目通过遗传算法解决旅行商问题，支持自动读取城市坐标、初始化种群，并执行选择、交叉和变异操作，最终输出最短路径及距离。易于自定义参数，适合算法学习和优化应用。

详 情 说 明

基于遗传算法的旅行商问题（TSP）优化求解器

项目介绍

本项目实现了一个利用遗传算法解决旅行商问题（TSP）的优化系统。系统从输入的坐标数据中读取城市位置信息，构建TSP模型，通过遗传算法框架进行种群初始化、选择、交叉和变异等操作，最终输出近似最优的旅行路径及其总距离。该项目还提供了直观的可视化功能，用于展示算法收敛过程和最优路径结果。

功能特性

• 核心算法：采用遗传算法，包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉（如部分映射交叉）和变异（如交换变异）等标准操作。
• 优化策略：集成精英保留策略，确保优异个体不会在进化过程中丢失，加速收敛。
• 结果输出：提供最优路径序列、最短路径长度、迭代收敛曲线以及最优路径可视化图。
• 数据处理：能够处理标准的城市坐标矩阵输入。

使用方法

1. 准备输入数据：准备一个 n×2 的数值数组（矩阵），其中每一行代表一个城市的 (x, y) 坐标。
2. 运行主程序：执行主程序文件，程序将自动加载数据、设置算法参数并进行优化计算。
3. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优路径和最短距离，并自动生成显示收敛过程和最优路径的两个图表。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（推荐 R2016a 或更高版本）。
• 必要工具包：基础 MATLAB 环境即可运行，无需额外工具包。

文件说明

主程序文件整合了项目的所有核心功能。它负责协调整个遗传算法的执行流程，具体包括：读取和解析输入的城市坐标数据，设置遗传算法的各项关键参数（如种群大小、迭代次数等），执行遗传算法的核心操作循环（初始化、选择、交叉、变异、适应度评估），实现精英保留策略以提升优化效率，监控并记录每代种群的最优解和收敛情况，最终输出计算结果并生成路径收敛过程与最优路径的可视化图形。