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Java 旅行商问题

旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，要求找到访问一组城

市并返回原点的最短可能路线，且每个城市仅访问一次。由于 TSP 是 NP-hard 问题，对于大规模的

问题实例，通常使用启发式或近似算法来寻找接近最优解的解。

下面是使用遗传算法解决旅行商问题(TSP)的完整 Java 代码示例。此代码包括了所有必要的方法和类

定义，以及详细的注释

import java.util.*;

public class TravelingSalesmanProblem {

private static final int POPULATION_SIZE = 100;

List<City> bestRoute = geneticAlgorithm(population, cities, GENERATIONS,

MUTATION_RATE);

System.out.println("Best Route: " + bestRoute);

}

// 进化种群，进行多代遗传

private static List<List<City>> geneticAlgorithm(List<List<City>> population, List<City> cities,

int generations, double mutationRate) {

for (int i = 0; i < generations; i++) {

population = evolvePopulation(population, cities, mutationRate);

}

while (newPopulation.size() < POPULATION_SIZE) {

List<City> parent1 = rouletteWheelSelection(population);

List<City> parent2 = rouletteWheelSelection(population);

List<City> child = crossover(parent1, parent2);

mutate(child, mutationRate);

newPopulation.add(child);

}

return newPopulation;