旅行商问题求解：遗传算法与网络拓扑

本次实验将深入研究旅行商问题，探索利用遗传算法寻找最短路径的方法，并分析城市网络拓扑结构对求解过程的影响。

实验内容

  1. 构建城市网络: 自由设计城市网络，确定城市数量和彼此间的距离。
  2. 遗传算法求解:
    • 选择合适的编程语言，利用遗传算法寻找遍历所有城市的 最短路径。
    • 分析城市网络的拓扑结构对算法求解效率和结果的影响。

实验目标

  • 深入理解遗传算法原理及其在解决优化问题中的应用。
  • 掌握使用遗传算法求解旅行商问题的方法。
  • 分析网络拓扑结构对问题求解的影响，提升算法设计的能力。

实验步骤

  1. 城市距离初始化: 利用MATLAB生成城市距离矩阵，矩阵规模由城市数量决定，对角线元素为0，其余元素表示城市间的距离。
  2. 种群初始化与编码: 将城市访问顺序编码为染色体，例如 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 表示一条遍历路径。通过计算染色体对应的总距离评估其优劣。

后续步骤: 利用遗传算法选择、交叉、变异等操作不断优化种群，最终找到最短路径。