自重启伪遗传改良算法解决TSP问题（源码+项目说明）.zip

# TSP 解决旅行商问题 ## 实验数据为ch130.mat，格式如下 | 序号 | x坐标 | y坐标 | | ------ | ------ | ------ | | 1 | 100.312 | 140.213 | | 2 | 122.343 | 124.343 | | 3 | 563.378 | 123.676 | | ... | ... | ... | 表示130个点的序号，x坐标和y坐标 ### 文件说明： | 序号 | 文件名 | 说明 | | ------ | ------ | ------ | | 1 | main.m | 主函数 | | 2 | get_distance_matrix.m | 获取距离矩阵 | | 3 | generate_population.m | 生成初始种群 | | 4 | circle_modification.m | 改良圈 | | 5 | normalization.m | 将路径的表示归一化 | | 6 | cross.m | 交叉 | | 7 | mutation.m | 变异 | | 8 | select_next_generation.m | 选择子代 | | 9 | get_path_length.m | 获取路径长度 | | 10 | plot_path.m | 绘制路径 | | 11 | ch130.mat | 130个数据点 | | 12 | 6110.mat | 目前跑出的最优路径，load后变量名为optimal_path | | 13 | 6110.png | 目前跑出的最优路径的图 | PS:ch130在网站上给出的最优解为6110.8，目前的程序能在较短时间内快速收敛到6110.7