而言，该算法相对上一算法收敛性更好，但计算量稍大。种群数量5010020050010002000最终解距离130475871302062912981412129572481295724812999698
表二不同种群数量下最终解
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图6种群数为500，进化数为5000，TSP问题最优路径
六、总结
本文采用MATLAB实现遗传算法求解TSP问题，对结果进行了分析，并对比了两种不同思路的遗传算法。遗传算法是一种智能优化算法，它的实现有些关键点，一是串的编码方式，本质就是问题编码，串长度及编码形式对算法收敛影响极大；二是适应函数的确定，这是选择的基础；三是自身参数的设定，其中重要的是群体大小，最大迭代次数，通过计算我们可以看到最大迭代次数、种群数目对问题求解的精度、最优解都有影响，；四是交叉和变异算子的设计，这决定了整个算法的收敛速度。目前很多研究都是根据具体的领域问题，改进交叉算子，变异算子，寻找最优的参数设定来提高算法收敛速度和保证最优解的得到，对算子的改进和参数值的设定这是将来的研究工作。
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