遗传算法解决旅行商问题python实现的源代码

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索技术，常用于求解复杂问题。旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），是一个著名的组合优化问题，目标是最短路径覆盖所有城市一次并返回起点。

在Python中实现遗传算法解决TSP问题的一般步骤包括：

1. 初始化种群：创建一组随机的旅行商路线作为初始解（个体）。
2. 计算适应度：计算每个路线的总长度（旅行距离），适应度通常就是这个长度的倒数。
3. 选择操作：基于适应度选择部分个体进入下一轮，常用的方式有轮盘赌选择法、锦标赛选择等。
4. 变异操作：对选中的个体应用变异，比如交换两个城市的位置，保持线路的整体结构不变。
5. 进化：重复选择和变异过程，直到达到指定的迭代次数或者找到满意的解。
6. 输出最优解：记录并返回最佳路线（最短路径）。

以下是一个简单的Python遗传算法TSP示例代码片段（简化版，实际代码可能更复杂）：

import random
import numpy as np

class Individual:
    # ...

def create_population(size):
    return [Individual() for _ in range(size)]

def fitness(individual):
    # 计算旅行商问题的总距离
    return 1 / individual.distance

def selection(population, fitness_scores):
    # 轮盘赌选择
    total_fitness = sum(fitness_scores)
    return [population[i] for i in np.random.choice(len(population), size=len(population), p=fitness_scores / total_fitness)]

def crossover(parents):
    # 双点交叉
    child1 = parents.copy()
    child2 = parents.copy()

    point1 = random.randint(1, len(child1.cities) - 1)
    point2 = random.randint(point1 + 1, len(child1.cities))

    child1.cities[point1:point2], child2.cities[point1:point2] = child2.cities[point1:point2], child1.cities[point1:point2]

    return [child1, child2]

def mutation(individual):
    # 突变，例如交换两点位置
    swap_index1 = random.randint(0, len(individual.cities) - 1)
    swap_index2 = random.randint(swap_index1 + 1, len(individual.cities))
    individual.cities[swap_index1], individual.cities[swap_index2] = individual.cities[swap_index2], individual.cities[swap_index1]

# 主程序循环
pop_size, generations = ..., ...
population = create_population(pop_size)
for _ in range(generations):
    fitness_scores = [fitness(ind) for ind in population]
    elite = selection(population, fitness_scores)
    offspring = crossover(elite[:int(0.7*pop_size)])
    mutated_offspring = [mutation(ind) for ind in offspring]
    population = elite + mutated_offspring

best_solution = min(population, key=fitness)