遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法，由John Henry Holland在20世纪60年代提出。它模拟了自然界中物种的进化过程，如适者生存、遗传和突变等现象，来解决复杂优化问题。在计算机科学领域，遗传算法被广泛应用在组合优化问题中，例如旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）。
旅行商问题是一个经典的NP完全问题，描述了一个旅行商如何访问一系列城市，每个城市只访问一次，并最终返回起点，使得总行程距离最短。这个问题具有大量的可能解，随着城市数量的增长，解决方案的空间呈指数级增长，使得传统的搜索方法效率低下。
遗传算法在解决TSP时，将每个城市的顺序看作一个个体，每个个体由一个编码串表示，通常采用二进制编码。这个编码串就是所谓的“染色体”，而一组染色体组成“种群”。算法的流程大致如下：
1. 初始化种群：随机生成一定数量的初始染色体，即代表不同的城市访问顺序。
2. 适应度函数：定义一个评价个体优劣的标准，即适应度函数。在TSP中，适应度通常为个体对应路径的长度，越短的路径表示个体适应度越高。
3. 选择操作：依据适应度函数，采用某种策略（如轮盘赌选择、锦标赛选择等）选择一部分适应度较高的个体，作为下一代的基础。
4. 遗传操作：对选出的个体进行交叉（Crossover）和变异（Mutation）。交叉是在两个个体之间交换部分编码，模拟生物的遗传；变异是随机改变个体的部分编码，模拟生物的基因突变。这些操作使得优秀特征得以保留，同时引入新的变化。
5. 维持种群规模：如果选择和遗传后种群数量减少，可以通过复制优秀个体或再次随机生成个体来补充。
6. 迭代：重复上述步骤，直到达到预设的迭代次数或者满足特定的终止条件（如找到足够接近最优解的个体）。
在房育栋的文章中，他使用遗传算法解决了中国旅行商问题，并与Hopfield神经网络计算结果进行了比较，实验表明遗传算法在这类问题上的性能更优。其他文献如李和壁、赵雪梅、王哲等人也分别探讨了遗传算法在TSP中的应用，包括如何改进遗传算法以提高其搜索效率和求解精度，例如压缩搜索空间、采用不同交叉和变异策略等。
遗传算法的优势在于其并行性和全局搜索能力，能在大规模解空间中寻找较好的解，而不需要事先了解问题的具体性质。然而，它也存在一些问题，比如可能会陷入局部最优解，收敛速度较慢等。因此，研究者们不断探索新的改进策略，如多模式遗传算法、精英保留策略、动态调整参数等，以提升遗传算法在解决实际问题中的性能。
