遗传算法求解tsp问题 matlab代码

以下是一个基本的MATLAB代码示例，用于使用遗传算法解决TSP问题。该代码使用了遗传算法工具箱。

% TSP问题的遗传算法
% 定义城市坐标
cities = [0.9755    0.8669;
          0.0057    0.9157;
          0.0462    0.2844;
          0.9575    0.7577;
          0.4859    0.8003;
          0.8003    0.1419;
          0.1419    0.4218;
          0.4218    0.9157;
          0.9157    0.7922;
          0.7922    0.9595];

% 定义遗传算法参数
PopulationSize = 50;    % 种群大小
Generations = 200;      % 迭代次数
CrossoverFraction = 0.8;% 交叉概率
MutationFcn = @mutationuniform; % 变异函数

% 定义遗传算法选项
options = optimoptions('ga', 'PopulationSize', PopulationSize, 'Generations', Generations, 'CrossoverFraction', CrossoverFraction, 'MutationFcn', MutationFcn);

% 定义距离函数
distanceFcn = @(XY1, XY2) sqrt((XY1(1)-XY2(1))^2 + (XY1(2)-XY2(2))^2);

% 定义适应度函数
fitnessFcn = @(tour) -sum(arrayfun(@(i) distanceFcn(cities(tour(i),:), cities(tour(mod(i,length(tour))+1),:)), 1:length(tour)));

% 运行遗传算法
tic;
[tour, distance] = ga(fitnessFcn, length(cities), [], [], [], [], 1:length(cities), [], [], options);
toc;

% 绘制结果
figure;
plot([cities(tour,1); cities(tour(1),1)], [cities(tour,2); cities(tour(1),2)], 'b.-', 'MarkerSize', 20);
title(sprintf('总路程: %1.4f', -distance));

这个例子中，我们使用了10个城市的坐标。你可以根据你的需求修改这些坐标。运行代码后，它将返回最优路径和最短距离，并绘制出路径。