遗传算法解决旅行商问题

资 源 简 介

遗传算法解决旅行商问题

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，非常适合解决旅行商问题这类组合优化难题。旅行商问题要求找到一条访问所有城市并返回起点的最短路径，随着城市数量增加，计算复杂度会呈指数级增长。

在五个城市的案例中，遗传算法通过以下步骤寻找最优解：首先随机生成包含不同路径顺序的初始种群，每个个体代表一种可能的城市访问顺序。然后算法评估种群中每个个体的适应度，通常用路径总长度的倒数来表示，路径越短适应度越高。

接下来进行选择操作，保留适应度高的个体进入下一代。交叉操作模拟基因重组，将两个父代个体的部分路径组合生成新个体。变异操作则随机改变某些个体的城市访问顺序，增加种群多样性。算法不断迭代这个过程，逐步逼近最优解。

遗传算法虽然不能保证找到全局最优解，但能在合理时间内找到接近最优的解决方案，尤其适合城市数量较多的旅行商问题。通过调整种群大小、交叉率和变异率等参数，可以平衡搜索效率和解的质量。