遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值

Posted 2023-04-26

参考技术A 旅行商问题（Travelling salesman problem, TSP）是这样一个问题：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。

设有n个城市，城市i和城市j之间的距离是 。设

那么TSP问题使下面的目标最小：

首先，设置一下参数：

这里假设有10个城市，其坐标定义于pos变量，第一行是各个城市的x坐标，第二行是各个城市的y坐标，比如第一个城市的坐标为(1,1)，第三个城市的坐标为(2,2)。之后计算处各个城市之间的距离。

种群中每个个体，都表示着一个访问城市的路径，这意味着每个个体都要覆盖所有城市，但是只能经过一个城市一次。

根据种群中每个个体中城市的顺序，可以求出这个个体所代表的距离，距离越大，适应度越小，因此用距离的倒数作为个体的适应度值。

TSP基于matlab遗传算法求解旅行商问题含Matlab源码 1337期

一、TSP简介

旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
TSP的数学模型

二、遗传算法简介

1 引言


2 遗传算法理论
2.1 遗传算法的生物学基础