在遗传算法求解mtsp中 我想输入我自己定义的初始种群该怎么操作 用matlab

在Matlab中，您可以使用一个矩阵来表示整个种群。矩阵的每一行表示一个个体，每一列表示一个基因。您可以自己定义每个个体的基因序列，并将它们放入矩阵中。

例如，如果您的初始种群大小为100，基因长度为10，则可以使用以下代码创建一个大小为100x10的矩阵来表示初始种群：

initialPopulation = randi([1, n], 100, 10);

其中，n是您的问题中城市的数量。上述代码将在1到n之间随机选择10个数作为每个个体的基因序列，并将其放入矩阵中。

然后，您可以将此矩阵传递给遗传算法函数中的options参数，如下所示：

options = gaoptimset('InitialPopulation', initialPopulation);

此代码将使用上面定义的初始种群作为遗传算法的初始种群。您可以将其他遗传算法选项添加到options参数中，以便更好地控制算法的行为。

相关问题

mtsp问题matlab求解

MTSP问题是多旅行商问题，是一个NP难问题，一般需要应用启发式算法或者精确算法求解。

在Matlab中，可以使用遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等启发式算法来求解MTSP问题。

以遗传算法为例，可以按照以下步骤进行求解：

1. 定义染色体表示方式：将所有城市的编号排列成一个向量，每个旅行商的路径就是该向量的一段子串，每个旅行商的路径长度为该子串内的城市数量。

2. 初始化种群：随机生成一定数量的个体作为初始种群。

3. 适应度函数：定义适应度函数来评估个体的适应度，适应度越高表示个体路径越优秀。

4. 选择算子：采用轮盘赌选择算子，选择适应度高的个体作为下一代的父母。

5. 交叉算子：采用交叉算子来实现个体间的基因交换，从而产生新的个体。

6. 变异算子：用变异算子来引入随机因素，使得新的个体具备一定的随机性。

7. 迭代搜索过程：重复执行选择、交叉、变异算子，衍生出新的子代种群，直到达到停止条件。

8. 输出结果：选取适应度最高的个体即为最优解，输出其对应的路径。

可以参考Matlab自带的遗传算法工具箱，使用该工具箱的遗传算法函数来实现MTSP问题的求解。