【路径规划-TSP问题】基​​于遗传算法求解多起点多TSP问题附matlab代码

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⛄ 内容介绍

​遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是一种通过模拟自然进化过程来搜索最优解的启发式搜索算法.由于该算法具有内在的隐并行性,良好的全局寻优能力和较强的鲁棒性,所以被广泛用于求解复杂的组合优化问题,比如旅行商问题(Traveling salesman problem,TSP)和多旅行商问题(Multiple Traveling Salesman Problem,MTSP).TSP是经典的NP-hard组合优化问题,而MTSP是TSP的一种推广,相比TSP,MTSP具有更多的实际应用,但是研究成果却相对较少.

⛄ 部分代码

% MTSPV_GA Variable Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA)

%   Finds a (near) optimal solution to a variation of the M-TSP (that has a

%   variable number of salesmen) by setting up a GA to search for the

%   shortest route (least distance needed for the salesmen to travel to

%   each city exactly once and return to their starting locations)

%

% Summary:

%     1. Each salesman travels to a unique set of cities and completes the

%        route by returning to the city he started from

%     2. Each city is visited by exactly one salesman

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]温清芳. 遗传算法求解TSP问题的MATLAB实现[J]. 秦关学院学报, 2007, 28(6):5.

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