用遗传算法求解TSP（旅行商）问题

资 源 简 介

用遗传算法求解TSP（旅行商）问题

详 情 说 明

使用遗传算法求解TSP问题是一种常见的优化方法，它通过模拟自然选择和遗传机制来逐步优化路径解。遗传算法尤其适合解决这种NP难问题，因为它能在较大的搜索空间中找到近似最优解，而无需穷举所有可能路径。

遗传算法的核心步骤包括： 初始化种群：随机生成一组初始路径解，每一条路径代表一个个体。 适应度评估：计算每个个体的适应度，通常用路径总长度的倒数来表示，路径越短适应度越高。 选择：基于适应度选择优秀个体，常用的方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉（重组）：让选出的个体进行基因交换，生成新路径，如部分映射交叉（PMX）或顺序交叉（OX）。 变异：以一定概率对路径进行小幅度调整，如交换两个城市的位置，以增强种群多样性。 迭代优化：重复选择、交叉、变异过程，直至满足终止条件（如达到最大迭代次数或适应度稳定）。

在TSP1.m格式中，程序参数可能包括种群规模、变异概率、最大迭代次数等。通过调整这些参数，可以平衡算法的收敛速度和求解精度。遗传算法虽不能保证找到全局最优解，但在合理参数设置下，能够高效地提供高质量近似解，适用于较大规模TSP问题。