免疫遗传算法求解tsp问题

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免疫遗传算法求解tsp问题

详 情 说 明

免疫遗传算法求解TSP问题

TSP问题（旅行商问题）是组合优化中的经典难题，目标是找到访问所有城市并返回起点的最短路径。免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm, IGA）结合了遗传算法（GA）的全局搜索能力和免疫算法的局部优化特性，能有效避免早熟收敛并提升解的质量。

算法实现思路（基于MATLAB） 抗体编码与初始化：采用路径编码（如城市序列）生成初始抗体群，确保每个抗体代表一条合法路径。 亲和度计算：以路径长度的倒数作为抗体亲和度，解越优则亲和度越高。 免疫选择：通过轮盘赌或精英策略选择高亲和度抗体进入下一代，同时保留部分多样性抗体。 交叉与变异： 交叉：采用部分映射交叉（PMX）或顺序交叉（OX）生成新路径。 变异：通过交换、逆转等操作引入随机性，增强局部搜索能力。 疫苗接种：提取优秀抗体的基因片段（如固定子路径）注入新抗体，加速收敛。 动态调整：根据种群多样性调整变异率和疫苗库，平衡探索与开发。

免疫算法与遗传算法的对比 多样性保持：免疫算法通过记忆细胞和疫苗接种抑制相似解，避免GA的早熟问题。 局部优化：免疫机制（如抗体浓度抑制）能强化优质解的邻域搜索，而GA依赖交叉变异。 收敛速度：IGA因疫苗引导通常收敛更快，但计算复杂度略高于基础GA。

扩展思考 可结合模拟退火（SA）进一步优化局部解。 针对大规模TSP，分阶段混合策略（如先粗搜索后免疫优化）可能更高效。