本文介绍如何使用遗传算法解决旅行商问题，这是一种经典的组合优化问题，涉及在多个城市间寻找最短路径。遗传算法通过模拟生物进化过程，随机生成初始路径并进行选择、交叉和变异操作，经过多轮迭代后找到全局最优解。文中还提供了MATLAB代码实现，通过调整参数可优化解决方案。
使用遗传算法求解旅行商问题
旅行商问题是一种经典的组合优化问题，它的目标是在一系列城市之间找到最短的路径，使得每个城市恰好被访问一次，并且回到起始城市。该问题的求解过程属于NP难问题，因此需要使用一些启发式算法来解决。其中，遗传算法是一种常用的基于群体智能的优化方法，能够高效地求解旅行商问题。
遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化的过程来搜索最优解。算法开始时，随机生成一批初始个体，每个个体表示一条路径。接着，根据每个个体的适应度进行选择、交叉和变异操作，从而不断优化种群中的路径。经过多轮迭代后，遗传算法可以收敛到全局最优解，并输出最短的路径方案。
下面给出基于遗传算法的matlab代码实现：
clc; clear all; close all;
N = 10; % 城市数量
POP_SI
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
