【遗传算法求解商旅问题】--基于MATLAB仿真实现

最新推荐文章于 2024-07-04 13:43:52 发布

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文章标签： matlab 开发语言机器学习

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本文探讨了使用遗传算法解决商人旅行问题的方法，通过MATLAB进行仿真实现。文章介绍了计算路线总距离的欧几里得距离公式，遗传算法的参数设定，种群初始化，以及选择、交叉和变异等核心步骤。最后展示了最优路径的绘制，突显遗传算法在处理组合优化问题上的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

【遗传算法求解商旅问题】–基于MATLAB仿真实现

商人旅行问题（travelling salesman problem，TSP）是一类著名的组合优化问题，指的是给定一个地图以及一个旅行商，该旅行商需要游历每个城市且每个城市只能拜访一次，并最终回到原出发城市的问题。对于商人来说，这个问题对于提高效率以及降低成本具有重要意义。

在本文中，我们将介绍如何使用遗传算法来求解商人旅行问题，并通过MATLAB进行仿真实现。

首先，我们需要编写一个函数来计算路线的总距离。这里我们采用欧几里得距离公式来计算城市之间的距离：

function dist = calcDist(city)
    n = size(city,1);
    dist = 0;
    for i = 1:n-1
        dist = dist + norm(city(i,:)-city(i+1,:));
    end
    dist = dist + norm(city(n,:)-city(1,:));
end

接着，我们需要定义遗传算法的参数，包括种群大小、进化代数、交叉概率、变异概率等。

popSize = 100;          % 种群大小
maxIter = 500;          % 进化代数
cxProb = 0.9;           % 交叉概率
mutProb = 0.1;          % 变异概率

然后，我们初始化种群。这里我们将城市随机排列，并通过遗传算法进行迭代优化。

city = load('city.txt');
n = size(c

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