题目：用遗传算法求解中国34个省会TSP问题源代码分享在本人博客：Bbi
goorg2012117
智能控制技术及其应用大作业
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用遗传算法求解中国34个省会TSP问题
一、TSP问题的描述
旅行商问题（TSP）可以具体描述为：已知
个城市之间的相互距离，现有一个推销员从某一个城市出发，必须遍访这
个城市，并且每个城市只能访问一次，最后又必须返回到出发城市，如何安排他对这些城市的访问次序，可使其旅行路线的总长度最短。现给出中国34个省会数据，要求基于此数据使用遗传算法解决该TSP问题。
图1中国34省会位置city1西藏2云南8黑龙江9吉林10辽宁11北京陕西18安徽19江苏20上海广西27广东28福建29海南像素坐标如下：3四川12天津21浙江30澳门4青海13河北22江西31香港5宁夏14山东23湖北32台湾6甘肃15河南24湖南33重庆16山西25贵州34新疆7内蒙古1726
Colum
s1through11100187201187211265214158Colum
s12through22297278296274135147158177Colum
s23through33280271221233216238253287Colum
34
221142265148275285
202165239182322254
258121302203250315
35266316199277293
34685334206286290
336106325215342263
290127293233220226
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二、遗传算法的介绍
21遗传算法遗传算法的基本原理是通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题，它需要对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应度值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁殖机会，在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，即染色体，形成初始种群；通过适应度函数给每个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加遗传操作，经过遗产操作后的个体集合形成下一代新的种群，对这个新的种群进行下一轮的进化。22遗传算法的过程遗传算法的基本过程是：1初始化群体。2计算群体上每个个体的适应度值3由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代个体。4按概率Pc进行交叉操作。5按概率Pm进行变异操作。6没有满足某种停止条件，则转第2步，否则进入第7步。7输出种群中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优界。停止条件有两种：一是完成了预先给定的进化代数则停止；二是种群中的最优个体在连续若干代没有改进或平均适应度在连续若干代基本没有改进时停止。遗传算法过程图如图2：
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图2
遗传算法过程框图
三、遗传算法解r