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简单遗传算法解决TSP问题的Matlab实现
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旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化挑战,要求找到一条最短路径,使得旅行商能够访问所有城市并返回起点城市。遗传算法和模拟退火算法是解决此类问题的常见启发式方法。遗传算法(Genetic Algorithm)求解TSP的过程包括:1. 种群初始化: 随机生成一组初始路径,每个路径表示一种旅行商的巡回路线。2. 适应度评估: 将每条路径的总长度作为其适应度,目标是最小化总长度。3. 选择: 使用轮盘赌选择法等策略从当前种群中选出适应度较高的个体,使其更有可能遗传到下一代。4. 交叉: 对选中的个体执行交叉操作生成新的个体,常见的方法包括交叉点交叉(OX1)和部分匹配交叉(PMX)。5. 变异: 对新生成的个体引入一定的随机性变异操作,如交换、反转等,以增加种群的多样性。6. 替代: 将新生成的个体替代原种群中的部分个体,形成下一代种群。7. 迭代: 重复进行选择、交叉、变异和替代步骤,直至满足停止条件,例如达到最大迭代次数或找到满意的解。
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