基于MATLAB遗传算法的TSP最优路径求解系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现遗传算法求解旅行商问题。支持自定义城市坐标，通过种群初始化、选择交叉变异等操作迭代优化路径，参数可调，便于研究和应用。

详 情 说 明

基于遗传算法的TSP问题最优路径求解系统

项目介绍

本项目是一个利用遗传算法求解旅行商问题（TSP）的优化系统。TSP问题旨在寻找一条访问所有城市且总距离最短的闭合路径，是一个经典的组合优化难题。系统通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等机制，对路径解进行迭代优化，最终获得高质量的最短路径方案。该系统适用于物流配送、路径规划、电路板钻孔等多个领域的优化需求。

功能特性

• 自定义数据输入：支持用户提供任意数量的城市坐标数据。
• 灵活的参数配置：可调节遗传算法的核心参数，包括种群规模、迭代次数、交叉概率和变异概率，以适应不同问题规模和求解精度要求。
• 多种遗传操作：实现了轮盘赌选择、有序交叉等多种选择与交叉策略，并包含位点变异等变异操作，保证种群多样性和搜索能力。
• 结果可视化：自动绘制最优路径图，直观展示城市访问顺序；同时生成收敛曲线图，便于观察算法优化过程与性能。

使用方法

1. 准备数据：创建一个包含城市坐标的 n×2 矩阵（n为城市数量），并存入 .mat 文件或直接在脚本中定义。
2. 设置参数：在主运行脚本或配置文件中，设定遗传算法参数（如种群大小、迭代次数等）。
3. 运行程序：执行主程序，系统将开始遗传算法的迭代优化过程。
4. 查看结果：程序运行结束后，命令行窗口将输出找到的最短路径长度和城市访问顺序。同时，系统会自动弹出图形窗口，分别显示最终的最优路径和算法收敛曲线。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程。其主要功能包括：初始化算法参数与种群，进入迭代优化循环，在每代中执行个体选择、交叉配对、基因变异等核心遗传操作，并根据路径长度计算个体适应度以筛选优质解。同时，它还负责监控收敛情况，在达到终止条件后，计算并输出最终的最优路径及其长度，并调用绘图函数生成路径图和收敛曲线。