使用MATLAB遗传算法解决30城市旅行商问题

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本文介绍了如何使用MATLAB中的遗传算法解决30城市旅行商问题。通过生成城市坐标,计算距离矩阵,然后利用遗传算法进行初始化、适应度评估、选择、交叉和变异操作,寻找最短路径。文章提供了算法的基本步骤和代码框架。

使用MATLAB遗传算法解决30城市旅行商问题

旅行商问题(TSP)是一个著名的组合优化问题,涉及到在给定一系列城市和每对城市间的距离的情况下找到最短路径,使得旅行商可以访问每个城市并返回起始城市。在这篇文章中,我们将介绍如何使用MATLAB中的遗传算法来解决30个城市的旅行商问题。

首先,我们需要定义问题。假设我们有30个城市,每个城市用其坐标的二维向量表示。我们的目标是找到一条路径,使得旅行商可以以最短的距离访问每个城市并返回起始城市。

下面是MATLAB代码来生成30个随机城市的坐标:

numCities = 30;
cities = rand(numCities, 2);

接下来,我们需要计算每对城市之间的距离。我们可以使用欧氏距离公式来计算两个点之间的距离。

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