​运用遗传算法解决旅行商问题

资 源 简 介

​运用遗传算法解决旅行商问题

详 情 说 明

遗传算法是模拟自然界进化过程的智能优化算法，特别适合解决旅行商问题这类组合优化难题。该问题的核心是找到访问所有城市的最短闭环路径，属于NP难问题。

在MATLAB实现中，算法首先会随机生成初始种群，每个个体代表一条可能的路径。适应度函数通常设计为路径总长度的倒数——路径越短适应度越高。选择阶段采用轮盘赌策略，让优质个体有更高繁殖概率。

关键的交叉操作需要特别设计，常见的部分映射交叉能有效保留父代优良路径片段。变异操作则通过随机交换两个城市位置引入多样性，避免早熟收敛。算法会迭代进行选择-交叉-变异，直到满足终止条件。

MATLAB的矩阵运算优势能高效处理城市距离矩阵，而可视化功能可以直观展示路径进化过程。通过调整种群规模、交叉概率等参数，算法能在合理时间内找到近似最优解。