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TSP问题遗传算法matlab源程序%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12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01之间任意小数,取1时关闭保护功能,最好取为0.81.0%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=1:nfarm(i,:)=randperm(N);%随机生成初始种群endR=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 counter=alpha*randnn=nn+1;FARM(nn,:)=farm(i,:);endendFARM=FARM(1:nn,:);aa,bb=size(FARM);%交叉和变异while aanif nnnFARM=FARM(1:n,:);%保持种群规模为nendfarm=FARM;clear FARMcounter=counter+1endRlength=myLength(D,R);function a,b=intercross(a,b)L=length(a);if L=rand&L10W=ceil(L/10);elseW=floor(L/10);endp=unidrnd(L-W+1);%随机选择交叉范围，从p到p+Wfor i=1:W%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);endfunction 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=1:length(len)fitne
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