利用遗传算法求解旅行商问题

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/Files/gpcuster/TSPGA.rar
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/Files/gpcuster/TSPGA2.rar
简介

首先，咱们可以看看用遗传算法求解的旅行商问题的效果图：

 
您可以在黑色背景的区域内看到问题的求解结果，下面对该程序的使用做一些说明：

1. 黑色区域的绿色空心点是需要访问的点。
2. 黑色区域的红色空心点是开始访问的起点。（有且只有一个）
3. 白色的连线代表从起点（红色空心点）开始，分别经过需要访问的点（绿色空心点）的行走路线。（注意：这里定义的旅行商问题和传统的定义有一点不同。这里的定义不需要从终点再回来起点。）

 

程序使用说明

启动程序，您将看到如下界面：

 

下面，我对程序的界面做一些说明：

1. Population Size：这个参数代表种群的个体数量。
2. Generations：这个参数代表种群的繁殖代数。
3. CorssOverRate：这个参数代表种群的个体之间发生交配的概率。
4. MutationRate：这个参数代表种群个体发生变异的概率。
5. CitiesNum：这个参数代表需要访问的城市的数量（体现为黑色区域中绿色空心点的个数）。
6. Random:点击这个按钮，将随机参数起始点（红色空心点）和需要访问的城市（绿色空心点）。
7. Reset：点击这个按钮，将清除所有在黑色区域的点。
8. Start：点击这个按钮，将根据黑色区域的数据开始计算旅行商问题，并显示最后计算的结果。

更加您的需要，可以不用点击Random按钮随机产生问题的描述。您可以自己手动地在黑色区域设置起点和需要访问的点。设置方法如下：

将鼠标移到到黑色区域，点击鼠标的右键将在黑色区域设置一个需要访问的点，点击鼠标的左键将在黑色区域设置访问的起点（有且仅有一个）。

当您完成黑色区域的设置以后，在点击Start就可以运行程序，并观看到最后的计算结果了。

程序的组织结构

整个程序分为2个部分：

1. 表现层：Form1.cs
2. 逻辑层：World.cs

您在使用的时候不需要考虑表现层中的内容。（如果您想对程序的界面做修改那就是另外一回事了J）

您关注的重点应该在逻辑层当中。里面描述了整个程序的计算过程。

 

程序的计算原理

整个程序的计算流程相对简单，根据初中做学的达尔文关于《物种起源》的思想。描述如下：

Start

配置种群的相关参数

_world.Population = Int32.Parse(population.Text);

_world.Generation = Int32.Parse(generation.Text);

_world.CrossOverRate = Double.Parse(crossOverRate.Text);

_world.MutationRate = Double.Parse(mutationRate.Text);

初始化种群的第一代

generateFirstGeneration();

进化到下一代

generateNextGeneration()

返回最优的个体

End

具体的实现原理和方法，可以参考这篇论文
/Files/gpcuster/AFastTSPSolverUsingGAOnJAVA.rar

最后，程序的源代码下载：
/Files/gpcuster/TSPGACode1.rar