哈密尔顿回路遗传算法

哈密尔顿回路遗传算法是一种基于遗传算法的解决旅行商问题（TSP）的方法。在TSP中，旅行商需要找到一条经过每个城市一次且回到起点的最短路径。

从引用中可以看出，当城市的数量超过35个时，遗传算法在解决TSP问题上效果不佳，需要采用其他算法，例如蚁群算法。这是因为随着城市数量的增多，路径总长的达到收敛所需的迭代次数逼近2000次，最短距离不断增加，并且总共运行时间也很长。

在哈密尔顿回路遗传算法中，为了避免算法出现“早熟”现象，可以控制“进化逆转”算子的使用概率。在进化初期，可以降低该算子的使用概率，以寻找更全局的最优解；而在进化后期，为了加快算法的局部搜索能力，可以增加该算子的使用概率。这个处理方式可以在程序设计中实现。

在算法的源代码中，可以使用mylength.m函数来计算染色体的路程代价。这个函数将染色体按照排列p中的顺序计算路径的总长度。具体的代码实现可以参考引用中给出的示例。

总之，哈密尔顿回路遗传算法是一种用于解决TSP问题的算法。在具体实现中，需要注意城市数量对算法效果的影响，以及如何控制进化逆转算子的使用概率来平衡全局和局部搜索能力。可以使用mylength.m函数来计算染色体的路程代价。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [遗传算法之TSP问题](https://blog.csdn.net/weixin_44060222/article/details/103142853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【路径规划】遗传算法求解仓库拣货距离最短优化问题【含Matlab源码 2154期】](https://blog.csdn.net/weixin_63266434/article/details/127959938)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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