matlab中实现遗传算法求解旅行商问题

一个matlab代码，用遗传算法（GA）解决多旅行商（MTSP）问题，算法中可以自己设定旅行商人数等参数，比较方便，注释也比较详细，很好理解的。

% MTSP_GA Multiple Traveling Salesmen Problem （M-TSP） Genetic Algorithm （GA）
%   Finds a （near） optimal solution to the M-TSP by setting up a GA to search
%   for the shortest route （least distance needed for the salesmen to travel
%   to each city exactly once and return to their starting locations）
%
% Summary:
%     1. Each salesman travels to a unique set of cities and completes the
%        route by returning to the city he started from
%     2. Each city is visited by exactly one salesman
%
% Input:
%     XY （float） is an Nx2 matrix of city locations where N is the number of cities
%     DMAT （float） is an NxN matrix of city-to-city distances or costs
%     NSALESMEN （scalar integer） is the number of salesmen to visit the cities
%     MINTOUR （scalar integer） is the minimum tour length for any of the salesmen
%     POPSIZE （scalar integer） is the size of the population （should be divisible by 8）
%     NUMITER （scalar integer） is the number of desired iterations for the algorithm to run
%     SHOWPROG （scalar logical） shows the GA progress if true
%     SHOWRESULT （scalar logical） shows the GA results if true
%
% Output:
%     OPTROUTE （integer array） is the best route found by the algorithm
%     OPTBREAK （integer array） is the list of route break points （these specify the indices
%         into the route used to obtain the individual salesman routes）
%     MINDIST （scalar float） is the total distance traveled by the salesmen
%
% Route/Breakpoint Details:
%     If there are 10 cities and 3 salesmen a possible route/break
%     combination might be: rte = [5 6 9 1 4 2 8 10 3 7] brks = [3 7]
%     Taken together these represent the solution [5 6 9][1 4 2 8][10 3 7]
%     which designates the routes for the 3 salesmen as follows:
%         . Salesman 1 travels from city 5 to 6 to 9 and back to 5
%         . Salesman 2 travels from city 1 to 4 to 2 to 8 and back to 1
%         . Salesman 3 travels from city 10 to 3 to 7 and back to 10
%
% Example:
%     n = 35;
%     xy = 10*rand（n2）;
%     nSalesmen = 5;
%     minTour = 3;
%     popSize = 80;
%     numIter = 5e3;
%     a = meshgrid（1:n）;
%     dmat = reshape（sqrt（sum（（xy（a:）-xy（a‘:））.^22））nn）;
%     [optRouteoptBreakminDist] = mtsp_ga（xydmatnSalesmenminTour ...
%         popSizenumIter11）;
%
% Example:
%     n = 50;
%     phi = （sqrt（5）-1）/2;
%     theta = 2*pi*phi*（0:n-1）;
%     rho = （1:n）.^phi;
%     [xy] = pol2cart（theta（:）rho（:））;
%     xy = 10*（[x y]-min（[x;y]））/（max（[x;y]）-min（[x;y]））;
%     nSalesmen = 5;
%     minTour = 3;
%     popSize = 80;
%     numIter = 1e4;
%     a = meshgrid（1:n）;
%     dmat = reshape（sqrt（sum（（xy（a:）-xy（a‘:））.^22））nn）;
%     [optRouteoptBreakminDist] = mtsp_ga（xydmatnSalesmenminTour ...
%         popSizenumIter11）;
%
% Example:
%     n = 35;
%     xyz = 10*rand（n3）;
%     nSalesmen = 5;
%     minTour = 3;
%     popSize = 80;
%     numIter = 5e3;
%     a =

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       1332  2011-11-07 23:10  mtsp_ga\license.txt

     文件      10265  2011-11-07 23:10  mtsp_ga\mtsp_ga.m

     目录          0  2013-09-12 16:42  mtsp_ga

----------- ---------  ---------- -----  ----

                11597                    3