C++实现遗传算法解决旅行商问题

"C++实现遗传算法用于智能优化问题" 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传原理的优化方法，常用于解决复杂问题的全局优化。在本C++实现中，遗传算法被用来寻找城市间的最短旅行路径问题。下面将详细解释代码中的关键概念和步骤。 1. **城市结构体（City struct）**： `struct City`定义了一个城市的数据结构，包含两个浮点型变量`X`和`Y`，分别表示城市的横坐标和纵坐标。在实际应用中，这些坐标可以代表城市的地理位置。 2. **读取数据（readData函数）**： 函数`readData`用于从外部文件（如"data.txt”）中读取城市的位置信息，并存储到`City`结构体数组中。 3. **初始化种群（init函数）**： `init`函数负责生成初始种群。种群大小定义为`PopSize`，每个个体（染色体）的长度定义为`ChrLenNumCity`。`genRandom`函数用于生成不重复的随机整数序列，这代表了旅行路径中的城市顺序。 4. **计算距离（calcDistance函数）**： 使用欧几里得距离公式，`calcDistance`函数计算两个城市之间的距离。 5. **计算总距离（calcTotalDistance函数）**： 对于一个给定的染色体（路径），`calcTotalDistance`函数计算整个路径的总距离，这是适应度函数的基础。 6. **计算适应度（calcFitness函数）**： 适应度函数是衡量个体解决方案质量的标准。在这里，适应度值是路径总距离的倒数，即距离越短，适应度越高。 7. **计算评价（calcEval函数）**： `calcEval`函数将适应度值转换为评价值，便于选择操作。通常，评价值是归一化的适应度。 8. **选择操作（selcet函数）**： 根据评价值进行选择操作，这里可能采用轮盘赌选择或其他选择策略，以保留适应度较高的个体。 9. **交叉操作（crossoverChr函数）**： `crossoverChr`函数实现了染色体的交叉，通常采用单点或均匀交叉，生成新的个体。 10. **变异操作**： 虽然没有在给出的代码片段中显示，但遗传算法通常还包括变异操作，以保持种群多样性。这可以通过随机改变个体的一部分来实现。 11. **迭代与终止条件**： 主循环运行`NumIteration`次，每次迭代包括选择、交叉和变异等步骤，直到达到预定的迭代次数或满足其他停止条件。 通过这个C++实现，遗传算法能够求解旅行商问题（TSP），即找到访问一系列城市并返回起点的最短路径。这个例子展示了遗传算法如何被应用到实际问题中，通过模拟生物进化过程来解决优化问题。