hello大家好，很高興又和大家見面了。在之前的遺傳算法（GA）求解旅行商問題（TSP）MATLAB代碼講解和模擬退火（SA）算法求解旅行商 （TSP）問題MATLAB代碼講解這兩篇推文中，分別講解了使用GA和SA求解TSP問題。

同時，在遺傳算法（GA）求解旅行商問題（TSP）附MATLAB代碼這篇推文的末尾給大家留了一道思考題。

如何可以提高GA的優化效果？提示：將SA以一定概率接受比當前解更差的解的思想，融入到GA中。

不知道各位是否已經有了這道思考題的答案，所以今天說一下這個思考題的一個思路。

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01 | 如何將GA與SA相結合

不知各位是否還記得GA是群智能優化算法，所以GA使用一個種群（PS：這個種群中包含若干個個體）去進行搜索，經過操作后用種群中的最優個體作為全局最優解。

而SA只是對一個解不斷地進行操作，然后最終得到一個全局最優解。我想各位已經注意到了，GA的操作對象是若干個個體，SA的操作對象是一個解，所以很自然的想到，在GA經過選擇、交叉和變異操作后，然后對產生的子代種群中的若干個（或者全部）個體進行模擬退火操作。

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02 | 遺傳模擬退火算法求解TSP問題流程圖

遺傳模擬退火算法求解TSP問題的流程圖如下，大的框架還是GA求解TSP的框架，只是在變異操作后增加了模擬退火操作。

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03 | MATLAB代碼

代碼使用方法：解壓壓縮包后，可在input.txt文件中根據自己需要修改數據，其中第一列為序號，第二列為x坐標，第三列為y坐標。

然后在MATLAB中打開main.m文件，點擊運行，即可運行代碼，大概需要3分鐘。

PS：因為本次提供的文件是加密文件，所以暫時不支持查看代碼具體的編寫。各位如果有需要的話，可以在下一期推文中提供這篇推文代碼。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab算法大全 pdf_遗传模拟退火算法求解旅行商（TSP）问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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