用遗传算法求解TSP问题

资 源 简 介

用遗传算法求解TSP问题

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，能够有效解决旅行商问题(TSP)这类组合优化难题。在Matlab中实现遗传算法求解TSP问题，主要包含以下几个关键环节：

首先需要建立问题的数学模型。TSP问题可抽象为在完全图中寻找最短哈密尔顿回路，其中城市坐标构成初始数据，路径长度作为适应度函数的核心指标。

算法的核心流程围绕种群进化展开。初始阶段随机生成若干潜在解（染色体编码），常用排列编码直接表示访问顺序。每轮迭代包含选择、交叉和变异三个经典操作：采用轮盘赌策略保留优质个体；通过部分映射交叉或顺序交叉产生后代；使用交换变异或倒位变异维持多样性。

适应度评估环节将路径长度转换为选择概率，越短路径获得越高繁殖机会。算法通过多代进化逐步逼近最优解，可设置最大迭代次数或收敛阈值作为终止条件。

Matlab的优势在于矩阵运算和可视化功能，能高效处理城市坐标计算，并直观展示优化过程。典型实现包含绘制最优路径变化曲线和动态路径图，便于观察算法收敛情况。注意调整种群规模、交叉/变异概率等参数对结果影响显著。