遗传算法解决tsp问题伪码

遗传算法求解TSP问题的伪代码
遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化技术，适用于解决复杂的组合优化问题，如旅行商问题(TSP)[^1]。
对于TSP问题中的城市路径规划，遗传算法通过编码、适应度评估、选择、交叉以及变异等操作来寻找最优或近似最优解。下面展示的是基于这些概念构建的一个简化版遗传算法用于求解TSP问题的伪代码：
函数 GeneticAlgorithmTSP(城市列表, 种群大小, 迭代次数, 变异概率):

初始化种群(Population)为随机排列的城市序列集合

对于每一代 i 从 0 到 迭代次数:

计算当前种群中每个个体的适应度得分

根据适应度比例选出下一代父母对 (Parents)

创建子代(Offspring)，执行如下操作直到达到新的种群规模:
- 使用部分映射交叉法(PMX)或其他方法生成两个新染色体
- 应用变异操作（例如交换突变），其发生的几率等于给定的概率

替换旧种群为新一代成员组成的群体

如果找到更优解，则更新最佳解决方案并记录下来

返回最终得到的最佳路线及其对应的总距离作为结果

此伪代码描述了一个标准框架，在实际应用时可能还需要考虑更多细节调整参数设置以获得更好的性能表现[^2]。