GA_PSO遗传算法融合粒子群算法优化解决TSP旅行商问题的Matlab代码（地图可修改）

地图一的运行效果图：

地图二运行效果截图：

地图三运行效果截图：

本文将介绍一种使用GA_PSO遗传算法和粒子群算法相结合来优化解决TSP旅行商问题的方法，并提供了Matlab代码。该方法通过将两种算法进行聚合，获得遗传算法和粒子群算法的优点，既能够充分利用遗传算法的适应性和多样性，又能够充分利用粒子群算法的全局搜索和局部搜索能力，从而更好地避免陷入局部最优解而得到全局最优解。

对于TSP问题而言，它是一个NP难问题，即不存在支配多项式时间求解的算法。因此，在求解TSP问题时，我们可以使用各种启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法等。而在本文中我们关注的是遗传算法和粒子群算法的结合应用。