利用遗传算法求解TSP的源代码程序

资 源 简 介

利用遗传算法求解TSP的源代码程序

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，特别适合求解旅行商问题（TSP）这类组合优化难题。TSP要求找到访问所有城市并返回起点的最短路径，随着城市数量增加，计算复杂度呈指数级增长。

针对50城市规模的TSP问题，遗传算法通常按以下流程实现：

初始化种群：随机生成若干条有效路径作为初始解群体，每条路径代表一个染色体。

适应度评估：计算每条路径的总距离，距离越短适应度越高。通常采用距离倒数作为适应度函数。

选择操作：根据适应度进行轮盘赌选择或锦标赛选择，保留优质解并淘汰劣质解。

交叉操作：对选中的父代路径进行部分匹配交叉(PMX)或顺序交叉(OX)，产生新子代。

变异操作：以较小概率对路径进行逆序变异或交换变异，增加种群多样性。

迭代优化：重复评估-选择-交叉-变异过程，直到满足终止条件（如最大迭代次数或收敛）。

对于50城市规模，算法需要特别注意： 采用精英保留策略防止优秀解丢失 动态调整交叉和变异概率平衡探索与开发 使用局部搜索（如2-opt）提升解质量 合理设置种群规模（通常100-500之间）

通过上述优化，遗传算法能在可接受时间内找到50城市TSP的近似最优解，虽不能保证绝对最优，但实践表明其解质量通常优于简单启发式算法。算法的核心优势在于能跳出局部最优，通过种群进化不断逼近全局最优解。