用遗传算法求解 TSP

资 源 简 介

旅行商问题： 旅行商问题（TSP）的目标是找到城市给定数量的游览，参观每个城市恰好一次，并返回出发城市，游览的长度减到最小。在TSP是一个NP难问题，因此，除非我们解决了一个近似的结果，计算将是非常耗时的[3]。目前，以保证最佳解决任何规模的旅行商问题的唯一已知的方法，是通过枚举每个可能之旅，寻找旅游用最小的成本。每一个可能的巡演是123置换。 。 。 n，其中n是城市的数量，所以因此旅行团的数量为n！当n变大时，就不可能发现每巡回在多项式时间的成本。这样的方法，其中将最终得到的最优解，因为计算出的所有游

详 情 说 明

旅行商问题：

旅行商问题（TSP）的目标是找到城市给定数量的游览，参观每个城市恰好一次，并返回出发城市，游览的长度减到最小。在TSP是一个NP难问题，因此，除非我们解决了一个近似的结果，计算将是非常耗时的[3]。目前，以保证最佳解决任何规模的旅行商问题的唯一已知的方法，是通过枚举每个可能之旅，寻找旅游用最小的成本。每一个可能的巡演是123置换。1，2，3，...，n，其中n是城市的数量，所以因此旅行团的数量为n！当n变大时，就不可能发现每巡回在多项式时间的成本。这样的方法，其中将最终得到的最优解，因为计算出的所有游所需的时间消耗，显然不是非常可行的。可以看出，即使对于小的情况下，时间消耗是非常高的，如果我们想找到每一个可能的旅游。相反，我们可以使用一个近似算法，它在更短的时间最终会给出一个结果，那就是不一定是最好的旅游，而是旅游是接近最佳旅游。

在这个项目中，我们尝试用遗传算法求解TSP。此文件包含该溶液的matlab的代码。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它模拟了进化过程，通过模拟遗传操作（如交叉和变异）来生成新的解决方案，并根据其适应度评估选择最优解。遗传算法在解决TSP问题时表现出色，因为它可以在相对较短的时间内找到接近最佳解的解决方案。通过使用遗传算法，我们可以尝试多种不同的路径组合，以找到一个接近最佳的旅行路线。这种方法虽然不保证找到最佳解，但可以在可接受的时间范围内获得一个很好的解决方案。

如果你对解决TSP问题的遗传算法感兴趣，你可以查看附带的MATLAB代码。这些代码包含了遗传算法的实现，以及一些用于评估和改进解决方案的辅助函数。你可以使用这些代码作为起点，根据自己的需求进行修改和优化。希望这些代码能帮助你更好地理解和解决TSP问题。