【路径规划】基于遗传算法GA实现最短距离多起点多终点多旅行商问题求解附Matlab代码

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基于遗传算法GA实现最短距离多起点多终点多旅行商问题求解

研究背景：
研究步骤：
研究方法和技术路线：
代码

研究背景：

多起点多终点多旅行商问题是旅行商问题（TSP）的一个扩展，该问题要求确定多个旅行商从各自的起点出发，分别经过一系列目标点最终回到各自的终点，使得总路程最短。这个问题在实际应用中具有重要意义，如物流配送、路线规划等领域。然而，由于问题的复杂性，求解多起点多终点多旅行商问题是一个 NP-hard 问题，需要采用高效的优化算法进行求解。

研究步骤：

问题建模：将多起点多终点多旅行商问题抽象为数学模型。定义目标函数、约束条件和决策变量，明确问题的求解目标。
遗传算法设计：选择遗传算法作为求解多起点多终点多旅行商问题的优化方法。设计遗传算法的编码方式、选择操作、交叉操作和变异操作等。
适应度函数定义：根据问题的目标函数，设计适应度函数来评估每个个体的优劣。适应度函数可能基于旅行商的总路程或路径的质量指标。
初始化种群：根据问题的规模和约束条件，生成初始种群。种群中的个体代表不同的旅行商路径方案。
迭代优化：通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，迭代优化种群。根据适应度函数评估每个个体的优劣，选择优秀的

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