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 参数a是中国31个城市的坐标 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,建议取0.8~1.0之间的值 R为最短路径,Rlength为路径长度- TSP problem (also known as: traveling

matlab这是一个完整的基于遗传算法的TSP算法，调用格式为： [Shortroute,ShortLen]=GATSP(C) 其中，Shortroute为最优圈； ShortLen为最优圈的长度； C为节点（城市）的坐标矩阵：第一列为横坐标，第二列为纵坐标。-TSP algorithm based on genetic algorithm matlab

假设在一个供求关系系统中，车辆从货源取货，配送到对应的若干配送点。车辆存在最大载货量，且配送可能有时间限制。需要合理安排取货时间，组织适当的行车路线，使用户需求得到满足，同时使某个代价函数最小，比如总工作时间最少、路径最短等。 可以看出TSP问题是VRP问题的一种简单特殊形式。因此，VRP也是一种NP hard 问题。 目前解决此种问题的办法有多种，主要以启发式算法为主。包括退火算法、遗传算法、蚁群算法、禁忌算法等，本文介绍两种比较简单算法：C-W节约算法和遗传算法。(Assume that