遗传代码解决TSP问题 matlab

TSP问题是一个非常经典的组合优化问题，可以使用遗传算法来解决。下面是一个使用Matlab实现遗传算法解决TSP问题的示例代码：

% 城市坐标
city_coord = [0, 0; 1, 1; 2, 2; 3, 3; 4, 4];

% 适应度函数
fitness_func = @(route) -total_distance(route, city_coord);

% 遗传算法参数
ga_options = optimoptions('ga', ...
    'PopulationSize', 200, ...
    'MaxGenerations', 1000, ...
    'EliteCount', 20, ...
    'FunctionTolerance', 1e-6);

% 遗传算法求解TSP问题
[best_route, best_fitness] = ga(fitness_func, size(city_coord, 1), ga_options);

% 计算路径总长度
function d = total_distance(route, city_coord)
    num_cities = size(route, 2);
    d = 0;
    for i = 1:num_cities-1
        d = d + norm(city_coord(route(i), :) - city_coord(route(i+1), :));
    end
    d = d + norm(city_coord(route(num_cities), :) - city_coord(route(1), :));
end

该代码中，city_coord是城市坐标矩阵，fitness_func是适应度函数，ga_options是遗传算法参数，best_route和best_fitness分别是求解出来的最优路径和最优路径长度。

适应度函数使用路径总长度的相反数作为适应度值，这是因为遗传算法是一个求最大值的优化算法，而我们需要求解的是最小路径长度。

在遗传算法的参数中，PopulationSize表示每一代种群的大小，MaxGenerations表示最大迭代次数，EliteCount表示每一代中保留的最优个体数量，FunctionTolerance表示适应度函数变化的最小值，当适应度函数变化小于该值时，算法停止迭代。

最后，通过遗传算法求解出最优路径后，可以使用total_distance函数计算路径总长度。