遗传算法的TSP_(旅行商问题)的求解

基于遗传算法的TSP问题求解论文，一些知识很详细。

旅行商问题是一个NP完全问题，目前任何NP完全问题都不能用任何已知的多项式算法求解；若任何一个NP完全问题有多项式算法，则一切NP完全问题都有多项式算法。由此，不少人猜测任何NP完全问题都没有多

TSP问题的遗传算法求解 ,遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,通过模拟自然进化过程搜索最优解。遗传算法是从代表问题可能潜

遗传算法的基本原理是通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题，它需要对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应度值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁殖机会，在遗传算法中，通过随机方式

介绍了求解旅行商问题的几种算法，进行了相应的比较研究。

为解决NP完全的旅行商问题，提出一种四点三线遗传算法。该算法特色在两阶段策略，第一阶段是变异算子优化，将汉密尔顿环中所有大于两点的内部路径倒置，并用新极值代替原极值。第二阶段是四点三线优化，将汉密尔顿

针对所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题，用遗传算法优化，并提出了矩阵解码方法。对距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真，并对不同交叉算子性能进行了比较。结果表明，该算法是有效的，适用

基于遗传算法的一类多旅行商问题研究 pdf

对基本的蛙跳算法做了简介，并对基础蛙跳算法进行改进，通过对旅行商问题的求解，验证改进算法得到改善

里面有完整的MATLAB程序代码，能够解决基本的旅行商问题和粒子群算法。