基于遗传算法的解决方案：31城市旅行商问题

最新推荐文章于 2025-10-28 15:28:11 发布

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本文介绍了使用MATLAB编程语言结合遗传算法解决31城市旅行商问题的方法。通过设置参数，随机生成城市坐标，初始化种群并进行迭代优化，最终找到最优路径。遗传算法在解决此类问题时表现出有效性，但随着城市数量增加，计算复杂度提高，可能需要结合其他优化策略。

旅行商问题（Travelling Salesman Problem，TSP）是一种经典的组合优化问题，目标是找到一条路径，使得旅行商能够在访问所有给定城市一次后返回起始城市，并且路径的总长度最小。本文将利用MATLAB编程语言结合遗传算法来解决31城市旅行商问题。

遗传算法是一种基于生物进化原理的启发式优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步搜索问题的解空间。下面是使用MATLAB编写的基于遗传算法的31城市旅行商问题求解代码：

% 设置问题参数
numCities = 31; % 城市数量
numGenerations = 100; % 迭代次数
populationSize = 50; <

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