Implementación en MATLAB de un algoritmo genético para resolver el problema de TSP
El algoritmo genético es un algoritmo de optimización basado en la idea de evolución biológica que busca el espacio de solución del problema simulando procesos como la selección natural, el cruce y la mutación. El problema del viajante (TSP) es un problema de optimización combinatoria clásico. El objetivo es encontrar un camino que permita al viajante pasar por todas las ciudades a lo largo del camino y regresar a la ciudad de inicio, con la longitud total del camino más corta.
A continuación usaremos MATLAB para implementar un algoritmo genético para resolver el problema de TSP.
Primero, necesitamos definir la entrada al problema. Suponiendo que hay n ciudades, podemos usar una matriz de distancia n × n para representar la distancia entre ciudades. Supongamos que la matriz de distancia es D, entonces D (i, j) representa la distancia de la ciudad i a la ciudad j, donde los valores de i y j varían de 1 a n.
A continuación, definimos los parámetros del algoritmo genético. Estos parámetros incluyen el tamaño de la población (populationSize), la tasa de cruce (crossoverRate), la tasa de mutación (mutationRate), el número de iteraciones (maxIterations), etc. Puede ajustar estos parámetros para obtener mejores resultados según su situación.
En cada generación del algoritmo genético, necesitamos realizar operaciones de selección, cruce y mutación. La operación de selección determina qué individuos pasarán a la siguiente generación en función de su aptitud. Los métodos de selección comunes incluyen la selección de ruleta y la selección de torneos. La operación de cruce crea un nuevo individuo mediante el intercambio de segmentos cromosómicos de dos individuos. La operación de mutación cambia aleatoriamente los cromosomas de los individuos con cierta probabilidad. La ejecución concreta de estas operaciones es la siguiente:
function newPopulation = evolve(population