C++实现遗传算法解决旅行商问题

"C++实现遗传算法解决旅行商问题" 在遗传算法中，旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是寻找最短的可能路线，使得旅行商可以访问每个城市一次并返回起点。本资源提供了一个使用C++编写的遗传算法来求解该问题的示例。 首先，我们定义两个关键结构体：`Gene` 和 `Chrom`。`Gene` 表示城市，包含城市名称和与其它城市的链接成本。`linkCost` 是一个映射，存储了基因（城市）之间的距离信息。`Chrom` 表示一个染色体，即一条可能的旅行路径，由一系列基因（城市）组成，并包含变量值（路径总长度）和适应度值（用于评估路径的优劣）。 接下来，我们设定了一些全局变量，如交叉概率 `pcross`、变异概率 `pmutation`、种群大小 `popsize`、染色体长度 `lchrom`、当前代数 `gen`、最大代数 `maxgen`、当前运行数 `run` 和最大运行数 `maxruns`。这些参数是遗传算法中的重要组成部分，它们影响着算法的性能和结果的质量。 遗传算法的基本步骤包括初始化种群、选择、交叉和变异。在这个示例中，`randomInt` 函数用于生成随机整数，`chromCost` 函数计算一个染色体的适应度（即路径总长度），`popCost` 函数则计算整个种群的适应度总和。接下来的代码将实现这些操作，包括种群的生成、选择、交叉和变异过程，以及迭代直到达到最大代数或找到满意解。 在初始化种群时，会创建多个随机的染色体（路径），每个染色体包含所有城市的不同顺序。选择过程通常基于适应度值，比如使用轮盘赌选择法。交叉操作（也称作配对）通过概率 `pcross` 将两个父染色体的部分信息交换，形成新的子染色体。变异操作则在概率 `pmutation` 下随机改变一个染色体中的城市顺序，以保持种群的多样性。 遗传算法通过不断迭代，逐步优化种群中的路径，最终得到一个较优解。这个C++实现提供了一个直观的框架，可以调整参数以适应不同规模的旅行商问题或其他类似的优化问题。通过学习和理解这段代码，读者可以掌握如何利用遗传算法解决实际问题，并在此基础上进行扩展和优化。