基于MATLAB的改进遗传算法路径优化问题研究

在旅行商问题（TSP）中，寻找最短路径时，可能的路径数量会随着城市数量的增加呈指数级增长。目前，遗传算法是解决TSP问题的一种有效方法，其关键在于编码方式和算子设计。编码方式决定了运算空间的大小，合适的编码策略能够有效压缩求解空间，提升计算效率。常见的编码方式包括二进制编码、实值编码和自然编码等。本文主要探讨自然编码方式下算子的改进方法，并实现其MATLAB程序。 针对TSP问题，本文提出了一种贪婪交叉算子和倒位变异算子。贪婪交叉算子通过优先选择更优的基因片段进行组合，加速算法的收敛过程；倒位变异算子则通过随机倒置基因序列中的部分片段，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。这两种算子的结合，在加快收敛速度的同时，有效平衡了种群多样性和收敛速度之间的矛盾，从而更好地解决了TSP问题。