Código fuente de MATLAB e implementación de GUI para resolver el problema del viajante de comercio basado en un algoritmo genético optimizado
El problema del viajante de comercio (TSP) es una clase de problemas clásicos de optimización combinatoria, cuyo objetivo es encontrar una ruta que permita al viajante de comercio visitar varias ciudades a la vez y regresar al punto de partida mientras se minimiza la longitud total de la ruta. . El problema del viajante de comercio ha llamado mucho la atención debido a su alta complejidad y dificultad para resolverlo, por lo que se han propuesto muchos algoritmos de optimización para resolver este problema. Entre ellos, el algoritmo genético se ha convertido en uno de los métodos efectivos para resolver el problema del viajante de comercio debido a su poderosa capacidad de búsqueda global y buena robustez.
Este artículo presentará cómo usar el algoritmo genético mejorado para resolver el problema del viajante de comercio y proporcionará el código fuente de MATLAB y la implementación de la interfaz gráfica de usuario (GUI).
Descripción general del algoritmo genético
El Algoritmo Genético es un algoritmo de optimización que simula el proceso de evolución natural, busca la solución óptima al problema simulando operaciones como genética, cruce y mutación. A la hora de resolver el problema del viajante de comercio, los pasos básicos del algoritmo genético son los siguientes:
- Población inicial: cada individuo se representa como una secuencia de ciudades y se genera aleatoriamente un conjunto de soluciones iniciales como población.
- Evaluar aptitud: Evaluar cada individuo en la población actual de acuerdo con la longitud de la ruta de las ciudades visitadas por el viajante de comercio como una función de aptitud.
- Operación de selección: utilice alguna estrategia de selección (como la ruleta) para seleccionar individuos excelentes de la población actual para operaciones posteriores de cruce y mutación.
- Operación de cruce: Realice una operación de cruce sobre los individuos seleccionados para generar nuevos individuos.
- Operación de mutación: Realiza una operación de mutación sobre los individuos obtenidos del cruce para introducir un cierto grado de aleatoriedad.
- Actualizar la población: añadir los individuos obtenidos de la mutación a la población actual y ordenarlos según su fitness.
- Comprobación de la condición de terminación: si se cumple la condición de parada (como alcanzar el número máximo de iteraciones o encontrar la solución óptima), el algoritmo finaliza; de lo contrario, vuelve al paso 2.