【TSP问题】基于遗传算法求解旅行商问题Matlab代码

1 算法介绍

遗传算法在 TSP 问题的解决过程中发挥着较为重要的作用。本文从遗传算法的基本原理与算法步骤入手，简述遗传算法的基本原理及遗传算法的基本步骤，然后对基于遗传算法的 TSP 问题解决方式进行了分析，包括 TSP 问题建模、TSP 问题遗传算法设计、编码方式、算子选择、单点交叉、变异算子、其他参数等，最后从选择因子分析和算法测试分析两方面对基于遗传算法的 TSP 问题实验进行了探究。

旅行商问题（TSP 问题）是诸多领域中存在的、多种复杂问题的集中概括。在解决此类问题的过程中，研究者不能借助全局搜索算法确定此类问题的最优解。为确定此类算法的最优解与次优解，一些研究者开始将遗传算法应用于 TSP问题的解决过程之中。遗传算法是建立在自然界生物适者生存、优胜劣汰的遗传机制基础之上的全局优化算法。这一算法具有良好的自组织性、自适应性与自学习性。现阶段遗传算法已经开始在组合优化问题、机器学习问题及自适应控制问题等问题的解决过程中得到应用。利用遗传算法的基本思想与优化原理，构建解决 TSP 问题的遗传算法程序，有助于降低 TSP 问题的解决难度。