MATLAB实现遗传算法求解旅行商问题的改进策略

本文介绍了如何使用遗传算法在MATLAB环境下求解旅行商问题(TSP)。作者温清芳提出了一种改进的交叉和变异算子，旨在提高算法的效率和优化性能。通过对遗传算法的各个步骤进行深入探讨，包括编码、选择、交叉和变异，以及MATLAB程序的实现，作者展示了如何利用这种优化技术来处理TSP问题。 在遗传算法的基础理论难以取得重大突破的情况下，计算机模拟成为评估算法效果的主要手段。虽然C语言通常用于编写高效程序，但MATLAB因其简洁、灵活和快速的特性，在实现遗传算法时更为适合。遗传算法通过编码、选择、交叉和变异等操作，能够在多维度的解决方案空间中进行全局搜索，尤其适用于连续和离散变量的优化问题。 旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题，涉及到最小化旅行路线的总长度。这个问题在实际中有广泛的应用，如电路布局、管道铺设和物流配送等。由于其解空间的复杂性（指数级增长），TSP被归类为NP难问题，因此通常寻求近似解。 在解决TSP问题时，遗传算法的关键在于有效的编码方式和算子设计。文章中提到的编码策略是将访问城市的顺序作为个体的编码串，这是一种直观且常见的做法。通过改进的交叉和变异操作，算法可以在保持多样性的同时，加速收敛过程，找到更优的解。 文章通过5个城市的非对称TSP实例进行了仿真分析，结果显示改进的遗传算法相比于传统算法，不仅收敛速度更快，而且得到的适应值更佳，证明了这种方法的有效性。这一研究对于理解和应用遗传算法解决实际问题，尤其是TSP问题，提供了有价值的参考。 关键词：旅行商问题；遗传算法；Grefenstette编码；MATLAB程序 中图分类号：O242 文献标识码：A 文章编号：1007-5348(2007)06-0018-05 这篇论文详尽地阐述了如何运用遗传算法和MATLAB来解决旅行商问题，提出并验证了一种改进的算法策略，这对于优化领域，特别是处理复杂组合优化问题的研究人员和实践者具有重要的指导意义。