genetictsp.m

TSP问题的源代码

%TSP问题（又名：旅行商问题，货郎担问题）遗传算法通用matlab程序
%D是距离矩阵，n为种群个数,建议取为城市个数的1~2倍，
%C为停止代数，遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定
%m为适应值归一化淘汰加速指数 ,最好取为1,2,3,4 ,不宜太大
%alpha为淘汰保护指数,可取为0~1之间任意小数,取1时关闭保护功能,最好取为0.8~1.0
%R为最短路径,Rlength为路径长度
function [R,Rlength]=geneticTSP(D,n,C,m,alpha)

[N,NN]=size(D);
farm=zeros(n,N);%用于存储种群
for i=1n
farm(i,)=randperm(N);%随机生成初始种群
end
R=farm(1,);%存储最优种群
len=zeros(n,1);%存储路径长度
fitness=zeros(n,1);%存储归一化适应值
counter=0;

while counterc

for i=1n
len(i,1)=myLength(D,farm(i,));%计算路径长度
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);%计算归一化适应值
rr=find(len==minlen);
R=farm(rr(1,1),);%更新最短路径

FARM=farm;%优胜劣汰，nn记录了复制的个数
nn=0;
for i=1n
if fitness(i,1)=alpharand
nn=nn+1;
FARM(nn,)=farm(i,);
end
end
FARM=FARM(1nn,);

[aa,bb]=size(FARM);%交叉和变异
while aan
if nn=2
nnper=randperm(2);
else
nnper=randperm(nn);
end
A=FARM(nnper(1),);
B=FARM(nnper(2),);
[A,B]=intercross(A,B);
FARM=[FARM;A;B];
[aa,bb]=size(FARM);
end
if aan
FARM=FARM(1n,);%保持种群规模为n
end

farm=FARM;
clear FARM
counter=counter+1

end

Rlength=myLength(D,R);

function [a,b]=intercross(a,b)
L=length(a);
if L=10%确定交叉宽度
W=1;
elseif ((L10)-floor(L10))=rand&&L10
W=ceil(L10);
else 
W=floor(L10);
end
p=unidrnd(L-W+1);%随机选择交叉范围，从p到p+W
for i=1W%交叉
x=find(a==b(1,p+i-1));
y=find(b==a(1,p+i-1));
[a(1,p+i-1),b(1,p+i-1)]=exchange(a(1,p+i-1),b(1,p+i-1));
[a(1,x),b(1,y)]=exchange(a(1,x),b(1,y)); 
end
function [x,y]=exchange(x,y)
temp=x;
x=y;
y=temp;

% 计算路径的子程序
function len=myLength(D,p)
[N,NN]=size(D);
len=D(p(1,N),p(1,1));
for i=1(N-1)
len=len+D(p(1,i),p(1,i+1));
end

%计算归一化适应值子程序
function fitness=fit(len,m,maxlen,minlen)
fitness=len;
for i=1length(len)
fitness(i,1)=(1-((len(i,1)-minlen)(maxlen-minlen+0.000001))).^m;
end