根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下知识点：
1. 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本概念：
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索启发式算法，它通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原则来解决优化问题。它利用选择（selection）、交叉（crossover）和变异（mutation）等操作在搜索空间内进行全局搜索，寻找最优解或满意解。遗传算法是一种高效、并行、全局搜索的方法。
2. TSP问题（Traveling Salesman Problem）的定义：
TSP问题，又称货郎担问题或旅行商问题，是最基本的路线问题。问题的目标是找到一条最短的路径，让旅行商从某个起点出发，经过所有指定的城市一次且仅一次后，再回到起点。TSP问题是组合优化问题的经典案例，具有广泛的应用性，例如物流配送车辆调度问题。
3. 遗传算法求解TSP问题的Matlab实现：
文档提及的Matlab程序实现涉及编码、生成初始种群、适应度评估、选择、交叉和变异等关键步骤。编码是遗传算法中的首要问题，直接关系到算法效率。TSP问题的编码通常采用城市遍历顺序排列的方式。
4. 参数设置与算法运行过程：
- POPSIZE：群体规模，即种群中个体的数量；
- NCITIES：城市数目，即问题中需要遍历的城市总数；
- MAXGEN：进化代数，即算法迭代的最大次数；
- Pc：个体交叉概率；
- Pm：个体变异概率。
程序设计中对这些参数进行设置，以保证算法的运行效率和优化效果。
5. 选择算子的设计：
文档中提到选择算子采用最佳个体保存与赌轮选择相结合的策略。赌轮选择是一种根据个体适应度进行选择的方法，适应度高的个体被选中的概率更大。最佳个体保存策略能够确保最优个体被保留到下一代，但可能会降低算法的全局搜索能力。因此，将最佳个体保存与其他选择方法配合使用，可以平衡算法的全局收敛性和局部搜索能力。
6. 适应度评估：
在TSP问题中，通常使用路径长度的倒数作为个体的适应度评估值，即路径越短，适应度值越大。适应度评估是算法中决定个体是否能够遗传到下一代的关键因素。
7. 遗传操作中的交叉与变异：
交叉是遗传算法中产生新个体的主要手段，通过两个个体的部分基因重组产生新的后代。变异则是在种群进化过程中引入新基因的方式，防止算法过早收敛到局部最优解。
通过对以上知识点的详细解读，我们可以了解如何使用Matlab编程语言，应用改进的遗传算法来解决TSP问题，并能够理解遗传算法的关键步骤和参数设置对算法性能的影响。此外，通过分析最佳个体保存比例对寻优效果的影响，我们可以更好地掌握遗传算法中各种策略的权衡和选择。这些知识点不仅在理论研究中具有重要价值，而且在实际应用中对于设计有效的优化算法具有重要的指导作用。
