用遗传算法解决旅行商问题的经典实例

资 源 简 介

用遗传算法解决旅行商问题的经典实例

详 情 说 明

遗传算法作为解决旅行商问题(TSP)的一种经典方法，展现了进化计算在NP难问题中的独特优势。该算法模拟了生物进化过程中的自然选择机制，通过编码、选择、交叉和变异等操作不断优化解的质量。

算法的核心思路是将城市序列编码为染色体，每条染色体代表一个可能的旅行路线。初始时生成包含多个随机路线的种群，然后通过适应度函数（通常是总路径长度的倒数）评估每个个体的优劣。优秀的个体有更高概率被选中参与繁殖。

关键的交叉操作采用部分匹配交叉(PMX)或顺序交叉(OX)等方式，确保子代仍然保持合法的排列组合。变异操作则引入随机性，通过交换或反转部分城市顺序来增加种群多样性。经过多代进化后，种群中的最优路线会逐渐收敛到近似最优解。

这种方法的优势在于能跳出局部最优，对于大规模TSP问题尤其有效。实际应用中常配合精英保留策略和自适应参数调整，进一步提升了算法的收敛速度和求解质量。