遗传算法求解旅行商问题

遗传算法求解旅行商问题

遗传算法是一种模拟进化的优化方法，可以用于解决各种优化问题，包括旅行商问题。旅行商问题是一个典型的组合优化问题，在旅游、物流等领域有着广泛的应用。本文将介绍如何使用遗传算法求解旅行商问题，并提供 Matlab 代码。

旅行商问题的基本思想是：给定 n 个城市，求一条经过每个城市恰好一次，回到起点的最短路径。旅行商问题的解法很多，其中最著名的是动态规划算法和分支限界算法。然而，随着问题规模的增大，这些算法的时间复杂度会变得非常高，难以实用。因此，我们需要一种高效的优化算法来解决旅行商问题，而遗传算法正是这样一种算法。

遗传算法的基本思想是模拟生物进化中的选择、交叉和变异过程。具体地，遗传算法首先随机生成一批初始解，称为种群。然后，通过交叉和变异等操作，产生新的解，并计算它们的适应度（也就是路径长度）。接着，从新的解和原来的解中选出一部分作为下一代种群。这样，通过不断迭代，种群中的解会越来越优秀，直到满足停止条件。

下面是遗传算法求解旅行商问题的 Matlab 代码：

function [path, cost] = tsp_ga