求解TSP的遗传算法matlab代码

### TSP 遗传算法 MATLAB 实现代码示例

为了实现旅行商问题(TSP)的遗传算法解决方案，在MATLAB环境中编写如下代码。此代码展示了如何初始化种群、计算适应度、执行选择、交叉以及变异操作来找到近似最优路径。

function bestRoute = tsp_ga(cities, popSize, eliteNum, mutationRate, generations)
    % 初始化种群
    population = initPopulation(popSize, cities);
    
    % 记录每一代的最佳路线长度
    progress = zeros(1, generations);

    for i = 1:generations
        
        % 计算当前种群中各个体的适应度分数
        scores = fitnessScores(population, cities);
        
        % 获取最佳个体及其对应的索引位置
        [~, idx] = min(scores);
        currentBest = population{idx};
        
        % 更新进度记录
        progress(i) = sumDistance(currentBest, cities);
        
        % 打印并绘制当前代数下的最短路径情况
        fprintf('Generation : %d | Best Distance : %.2f\n',i,sumDistance(currentBest,cities));
        plotPath(currentBest, cities); hold on; pause(0.05); clf;
        
        % 进行轮盘赌选择得到父辈群体
        matingPool = selection(population, scores, popSize);
        
        % 对选中的父母进行交配繁殖下一代子代
        children = crossover(matingPool, eliteNum);
        
        % 应用一定概率发生基因突变改变染色体结构
        mutate(children, mutationRate);
        
        % 将精英保留下来加入到新产生的后代之中形成新的种群
        population = elitism(population, children, eliteNum);
    end
    
    % 返回最终获得的最佳旅游线路方案
    [~, idx] = min(fitnessScores(population, cities));
    bestRoute = population{idx};

end


% 辅助函数定义部分省略...

上述代码实现了基于遗传算法框架下针对TSP问题的具体求解过程[^2]。其中`initPopulation`, `fitnessScores`, `sumDistance`, `plotPath`, `selection`, `crossover`, 和 `mutate`均为辅助功能函数，用于支持主要逻辑运算；而`elitism`则负责保持优秀个体不被破坏从而加快收敛速度。