自创遗传算法解TSP操作.doc-综合文档

《自创遗传算法解TSP问题的操作解析》 在计算机科学和优化问题解决领域，旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个著名的组合优化难题，它要求找到访问一系列城市并返回起点的最短路径，每个城市只能访问一次。针对这个问题，本文将深入探讨一种自创的遗传算法（Genetic Algorithm, GA）解决方案。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化技术。在解决TSP问题时，遗传算法通常通过编码、初始种群生成、适应度函数、选择、交叉和变异等步骤来寻找近似最优解。 代码中的`xlsread`函数用于读取Excel文件中的数据，此处的数据矩阵`a`可能包含了各城市之间的距离信息。接着，`floyd`函数执行弗洛伊德算法，该算法用于计算任意两个城市之间的最短路径矩阵`dmat`。弗洛伊德算法是一种有效解决所有对之间最短路径问题的动态规划方法。 `mtspf_ga3`函数是实现遗传算法的主要部分，它接收以下参数： - `dmat`：最短路径矩阵。 - `salesmen`：旅行商人数。 - `min_tour`：每个旅行商至少访问的城市数量。 - `pop_size`：种群个体数。 - `num_iter`：迭代次数。 - `show_prog` 和 `show_res`：控制显示进度和结果的参数。 在函数内部，首先进行参数处理和输入检查，如矩阵尺寸验证、旅行商和城市数量的合理性，以及种群大小和迭代次数的限制。接着，初始化断点选择和概率分布，以及种群路径和断点数组。这些初始化步骤对于遗传算法的运行至关重要，它们决定了种群的多样性和遗传的初始条件。 遗传算法的核心流程包括种群生成、适应度评估、选择、交叉和变异操作。在本代码中，`randperm`用于生成随机路径，`randbreaks`函数生成随机断点，这两个操作共同构建了初始种群。然后，通过迭代进行遗传操作，每一代都会基于适应度值（通常是路径总长度）选择优秀的个体进行交叉和变异，以产生新的种群。 在每次迭代过程中，计算种群中每个个体的路径总长度，并记录最短路径。`Inf`被用作初始的全局最短路径值，随着算法的进行，这个值会被更新。如果设置为显示进度，会创建一个图形窗口实时展示当前最佳解。 这个自创的遗传算法解决方案通过模拟生物进化过程，逐步优化旅行商的路径，以求得TSP问题的近似最优解。这种方法的优势在于能够处理大规模问题，并且能够避免陷入局部最优解。然而，它也存在一定的局限性，比如可能需要较长的计算时间和较高的计算资源。尽管如此，这种自创遗传算法提供了一种创新的途径来解决复杂优化问题，对于理解和应用遗传算法解决实际问题具有重要的参考价值。