matlab tsp问题代码

tsp旅行商问题，遗传算法，给出10个 30个城市的实例，成功运行

function gaTSP

CityNum=30;    %输入城市数目，可更改
[dislistClist]=tsp（CityNum）;
inn=100; %初始种群大小
gnmax=1000;  %最大代数
pc=0.8; %交叉概率
pm=0.8; %变异概率

%产生初始种群
for i=1:inn
    s（i:）=randperm（CityNum）;
end
[fp]=objf（sdislist）;

gn=1;
while gn   for j=1:2:inn
      seln=sel（sp）;  %选择操作
      scro=cro（sselnpc）;  %交叉操作
      scnew（j:）=scro（1:）;
      scnew（j+1:）=scro（2:）;
      smnew（j:）=mut（scnew（j:）pm）;  %变异操作
      smnew（j+1:）=mut（scnew（j+1:）pm）;
   end
   s=smnew;  %产生了新的种群
   [fp]=objf（sdislist）;  %计算新种群的适应度
   %记录当前代最好和平均的适应度
   [fmaxnmax]=max（f）;
   ymean（gn）=1000/mean（f）;
   ymax（gn）=1000/fmax;
   %记录当前代的最佳个体
   x=s（nmax:）;
   drawTSP（Clistxymax（gn）gn0）;
   gn=gn+1;
   %pause;
end
gn=gn-1;

figure（2）;
plot（ymax‘r‘）; hold on;
plot（ymean‘b‘）;grid;
title（‘搜索过程‘）;
legend（‘最优解‘‘平均解‘）;
end

%------------------------------------------------
%计算适应度函数
function [fp]=objf（sdislist）;

inn=size（s1）;  %读取种群大小
for i=1:inn
   f（i）=CalDist（dislists（i:））;  %计算函数值，即适应度
end
f=1000./f‘;
%计算选择概率
fsum=0;
for i=1:inn
   fsum=fsum+f（i）^15;
end
for i=1:inn
   ps（i）=f（i）^15/fsum;
end
%计算累积概率
p（1）=ps（1）;
for i=2:inn
   p（i）=p（i-1）+ps（i）;
end
p=p‘;
end

%--------------------------------------------------
function pcc=pro（pc）;

test（1:100）=0;
l=round（100*pc）;
test（1:l）=1;
n=round（rand*99）+1;
pcc=test（n）;   
end

%--------------------------------------------------
%“选择”操作
function seln=sel（sp）;

inn=size（p1）;
%从种群中选择两个个体
for i=1:2
   r=rand;  %产生一个随机数
   prand=p-r;
   j=1;
   while prand（j）<0
       j=j+1;
   end
   seln（i）=j; %选中个体的序号
end
end

%------------------------------------------------
%“交叉”操作
function scro=cro（sselnpc）;

bn=size（s2）;
pcc=pro（pc）;  %根据交叉概率决定是否进行交叉操作，1则是，0则否
scro（1:）=s（seln（1）:）;
scro（2:）=s（seln（2）:）;
if pcc==1
   c1=round（rand*（bn-2））+1;  %在[1bn-1]范围内随机产生一个交叉位
   c2=round（rand*（bn-2））+1;
   chb1=min（c1c2）;
   chb2=max（c1c2）;
   middle=scro（1chb1+1:chb2）;
   scro（1chb1+1:chb2）=scro（2chb1+1:chb2）;
   scro（2chb1+1:chb2）=middle;
   for i=1:chb1
       while find（scro（1chb1+1:chb2）==scro（1i））
           zhi=find（scro（1chb1+1:chb2）==scro（1i））;
           y=scro（2chb1+zhi）;
           scro（1i）=y;
       end
       while find（scro（2chb1+1:chb2）==scro（2i））
           zhi=find（scro（2chb1+1:chb2）==scro（2i））;
           y=scro（1chb1+zhi）;
           scro（2i）=y;
       end
   end
   for i=chb2+1:bn
       while find（scro（11:chb2）==scro（1i））
           zhi=find（scro（11:chb2）==scro（1i））;
           y=scro（2zhi）;
           scro（1i）=y;
       end
       while find（scro（21:chb2）==scro（2i））
           zhi=find（scro（21:chb2）==scro（2i））;
           y=scro（1zhi）;
           scro（2i）=y;
       end
   end
end
end

%--------------------------------------------------
%“变异”操作
function snnew=mut（snewpm）;

bn=size（snew2）;
snnew=snew;

pmm=pro（pm）;  %根据变异概率决定是否进行变

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       5137  2018-01-17 16:45  gaTSP.m

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                 5137                    1