智能优化算法概述J，人工智能及识别技术4、郑伟、孙文生，遗传算法及其在求解TSP问题中的应用，中国科技论文
在线5、符一平、陈光喜，一种求解TSP问题的改进遗传算法，桂林电子科技大
学学报6、httpreadpud
comdow
loads76sourcecodemath288006travelsaledoc7、httpwwwqcxyhbc
mathshumo
ewsaspid2128、httpwe
kubaiducomview46e9db2e453610661ed9f4c9html
附：MATLAB程序
fu
ctio
yichau
g_TSP2
clccloseall
clearall

50
citycity_xy

获取城市坐标信息
city_diszeros

fori1

forj1

city_disijsqrtcityi1cityj12cityi2cityj22
e
d
e
d
初始化城市距离
maxdismaxmaxcity_dis
城市间最大距离
N200
每一代种群中的个体数
maxlu
20000
迭代次数
fori1N
ttempra
dperm

初始化种群，即随机产生N种路径，放在
行，N列的矩阵group中
forj1

groupjittempj
e
d
e
d
forlu
1maxlu

迭代循环maxlu
次
sumadapt0
适度值之和
maxadapt1lu
0
最大适度值初值
mi
adapt1lu
100
最小适度值初值
viprate01
最优个体复制率
copyrate002
复制率参数
maxadaptloc0
最大适应值对应的个体号码初值
mi
disiii1lu
100000
每一代的最忧路径对应的旅行距离总和初值
fori1N
dis1i0
forj1
1
dis1idis1icity_disgroupjigroupj1i
e
d
dis1idis1icity_disgroup1igroup
i求一次旅行个体的总长度
adapt1i
maxdisdis1i
第i个个体的适应度函数
sumadaptsumadaptadapt1i
适应度函数总和
ifdis1imi
disiii1lu

mi
disiii1lu
dis1i
e
d
e
d
ffori1Nadapt
um1iNadapt1isumadaptifadapt
um1imaxadapt1lu
maxadapt1lu
adapt
um1imaxadaptlocie
difadapt
um1imi
adapt1lu
mi
adapt1lu
adapt
um1ie
d
e
d
第i个个体的期望复制数求本代最大适应值求最大适应值对应的个体号码
求本代最小适应值

复制操作
tcopyN0
复制个数初值

ummaxadapt1lu
copyratemi
adapt1lu
ra
d1mi
adapt1lu

生成随机数
vip
umviprateN
确定最优个体复制个数
fortcopyN1vip
um
先复制vip
um个最优个体至中间矩阵group1
fori1

group1itcopyNgroupimaxadaptloc
e
d
e
d
whiletcopyNN
再复制其余Nvip
um个
fori1N
ifadapt
um1i
umtcopyNN
tcopyNtcopyN1
fork1

由于针对
个城市，故每个个体有
个元素
group1ktcopyNgroupki
e
d
e
d
e
d
e
d

交叉操作
pc050504lu
1maxlu
1交叉率
pairpcN2
最多交叉对数
step2
交叉步长取为2
pair
o0
当前交叉过的个体数
whilepair
opair
afloorNra
d11
随机产生两个交叉个体，flr