用遗传算法求20个城市的tsp问题c++

TSP问题即旅行商问题，是指在有限的城市之间寻找一条最优路径，使得旅行商可以经过每个城市，并且最后回到起点。遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来寻找优化解的算法，可以用来解决TSP问题。

求解20个城市的TSP问题可以遵循以下步骤：

1.表示问题：将20个城市编号，形成某种表示方式，如矩阵。

2.初始化群体：根据问题的表示方式，初始化一群个体，每个个体代表一种路径，群体中的个体可以是随机生成的，也可以使用其他启发式算法来生成。

3.选择操作：根据每个个体的路径长度，计算每个个体的适应度，适应度代表个体在解空间中的优劣。按照适应度选择一定数量的个体，用于交叉和变异。

4.交叉操作：从选择的个体中任意选取两个作为父母，生成新的个体。交叉操作的方式可以采用多种方式，如部分映射交叉法、序列交叉法等。

5.变异操作：以一定的概率对每个个体进行变异操作，变异操作可以是交换某两个城市的位置，或将某几个城市之间的路径反转等。

6.代替操作：用新的个体代替原先的个体，继续进行下一轮演化。

7.终止条件：达到一定的代数或者适应度，算法停止，输出最优解。

通过遗传算法求解TSP问题的关键是合理设置适应度函数和交叉、变异参数，以及合适的群体大小和代数。对于20个城市的问题，不同的参数设置可以得到不同结果。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行参数的调整。