遗传算法求解TSP问题

资 源 简 介

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，特别适合求解旅行商问题(TSP)这类组合优化难题。该算法通过模拟自然选择、交叉和变异等机制，在解空间中高效搜索最优路径。

算法核心流程分为以下步骤：首先随机生成包含多条路径的初始种群，每条路径代表一个可能的解。然后根据路径总长度计算适应度，距离越短的路径适应度越高。接着通过轮盘赌选择法保留优质个体，淘汰劣质解。

遗传操作阶段会进行交叉和变异：交叉操作将两个父代路径的部分片段交换组合，产生新的子代路径；变异操作则随机调整路径中的城市顺序，增加种群多样性。这个过程循环迭代，直到满足终止条件，如达到最大代数或解的质量不再提升。

该算法的优势在于不需要复杂的数学推导，通过种群的进化就能逐步逼近最优解。需要注意的是，算法参数如种群规模、交叉率和变异率等需要合理设置，以平衡搜索效率和解的质量。