Código-fonte MATLAB e implementação de GUI para resolver o problema do caixeiro-viajante com base em algoritmo genético otimizado
O Traveling Salesman Problem (TSP) é uma classe de problemas clássicos de otimização combinatória, cujo objetivo é encontrar um caminho que permita ao caixeiro-viajante visitar várias cidades sucessivamente e retornar ao ponto de partida, minimizando o comprimento total do caminho . O problema do caixeiro viajante tem atraído muita atenção devido a sua alta complexidade e dificuldade em resolvê-lo, por isso diversos algoritmos de otimização têm sido propostos para resolver este problema. Entre eles, o algoritmo genético tornou-se um dos métodos eficazes para resolver o problema do caixeiro-viajante devido à sua poderosa capacidade de pesquisa global e boa robustez.
Este artigo apresentará como usar o algoritmo genético aprimorado para resolver o problema do caixeiro-viajante e fornecerá o código-fonte do MATLAB e a implementação da interface gráfica do usuário (GUI).
Visão geral do algoritmo genético
O Algoritmo Genético é um algoritmo de otimização que simula o processo de evolução natural, buscando a solução ótima para o problema simulando operações como genética, cruzamento e mutação. Ao resolver o problema do caixeiro viajante, os passos básicos do algoritmo genético são os seguintes:
- População inicial: cada indivíduo é representado como uma sequência de cidades, e um conjunto de soluções iniciais é gerado aleatoriamente como a população.
- Avalie o fitness: Avalie cada indivíduo na população atual de acordo com o comprimento do caminho das cidades visitadas pelo caixeiro-viajante como uma função de fitness.
- Operação de seleção: Use alguma estratégia de seleção (como roleta) para selecionar indivíduos excelentes da população atual para operações subsequentes de cruzamento e mutação.
- Operação de cruzamento: Executa operação de cruzamento nos indivíduos selecionados para gerar novos indivíduos.
- Operação de mutação: Realize uma operação de mutação nos indivíduos obtidos do cruzamento para introduzir um certo grau de aleatoriedade.
- Atualize a população: adicione os indivíduos obtidos da mutação à população atual e classifique-os de acordo com sua aptidão.
- Verificação da condição de término: Se a condição de parada for atendida (como atingir o número máximo de iterações ou encontrar a solução ótima), o algoritmo termina; caso contrário, retorne ao passo 2.