GA遗传算法解决旅行商问题

资 源 简 介

GA遗传算法解决旅行商问题

详 情 说 明

遗传算法（GA）是一种受自然选择和遗传机制启发的优化算法，常用于解决旅行商问题（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，其解空间随城市数量呈阶乘级增长，传统方法难以应对。

针对TSP的遗传算法实现通常包含以下核心环节： 染色体编码：采用城市序列直接表示路径，如[1,3,2,4]代表访问顺序 适应度函数：取路径总距离的倒数，距离越短适应度越高 选择操作：轮盘赌或锦标赛选择保留优质个体 交叉算子：如顺序交叉(OX)或部分映射交叉(PMX)保持路径有效性 变异机制：采用交换突变或倒位突变维持种群多样性

参数调整直接影响算法效果： 种群规模：平衡搜索广度与计算成本 迭代次数：防止早熟收敛或过度计算 交叉/变异概率：典型值分别在0.6-0.9和0.01-0.1区间

MATLAB实现时可通过矩阵运算加速距离计算，可视化模块能直观展示路径优化过程。算法易陷入局部最优，可结合模拟退火或多种群策略增强全局搜索能力。