C语言实现遗传算法求解TSP问题

"该资源提供了一段C语言编写的遗传算法解决方案，用于处理著名的旅行商问题（TSP）。代码简洁易懂，适用于初学者学习，包括种群初始化、选择、交叉和变异等遗传算法基本操作。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是寻找最短的途径遍历给定数量的城市并返回起点。代码中定义了城市间距离，并使用遗传算法求解。” 在旅行商问题中，遗传算法是一种有效的求解方法。以下是关于遗传算法和TSP问题的详细解释： **遗传算法（Genetic Algorithm, GA）**是一种基于生物进化原理的全局优化技术。它模拟了自然界中的“适者生存”和“遗传”机制来寻找问题的最佳解决方案。主要步骤包括： 1. **初始化种群（Initialization）**：随机生成一定数量的解（个体），这些解代表可能的解决方案。 2. **评估适应度（Fitness Evaluation）**：计算每个个体的适应度，通常以目标函数（如最小化距离）的值来衡量。 3. **选择（Selection）**：根据适应度值选择一部分个体进行繁殖，常见的选择策略有轮盘赌选择、比例选择等。在这个例子中，`ps0.6`表示选择时保留60%的个体。 4. **交叉（Crossover）**：对选择的个体进行交叉操作，生成新的后代。交叉概率`pc0.9`意味着有90%的可能性进行交叉。 5. **变异（Mutation）**：对部分个体进行变异操作，增加种群的多样性。变异概率`pm0.1`表示每10个基因点中有1个可能发生变异。 6. **迭代（Iteration）**：重复选择、交叉和变异过程，直到满足停止条件（如达到最大代数`genmax200`）。 **旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）**是一个典型的NP完全问题，给定n个城市和它们之间的距离，任务是找出访问每个城市一次并返回起点的最短路径。这个问题在物流、路径规划等领域有广泛应用。 在这个C语言实现中，`struct unit`定义了一个个体，包含一个`path`数组存储城市路径和一个`cost`变量存储路径长度。`Initial_gen`函数负责种群初始化，`Sort`函数用于按适应度排序，`Cross`和`Varation`分别执行交叉和变异操作，`Evolution`函数则实现整个遗传算法的迭代过程。 代码中的城市距离矩阵给出了各个城市之间的距离，这对于计算个体的适应度（即总距离）至关重要。通过运行这段代码，可以找到一个近似的TSP最优解。