基于Matlab GUI改进的遗传算法求解旅行商问题——打破TSP难题
在现代生活中，物流配送、交通规划等领域中经常会涉及到一种被称为“旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）”的数学难题。简单来说，TSP就是如何让一个人或者机器走遍若干个城市并且总路径最短的问题。
对于这样一个复杂而又实用性极高的问题，科学家们已经提出了各种各样的解决方法。其中比较成熟和有效率的方法之一便是使用遗传算法。
然而，在实际应用过程中，由于TSP本身具有复杂性和随机性，使得很多人无从下手。因此，在本文中我们将介绍如何利用Matlab GUI改进后的遗传算法来求解这个看似不可攻克的难题，并且提供相应源码以方便读者参考。
第一我们需要明确一点：虽然TSP看起来十分神秘和玄妙，但它其实可以转化为图论里面比较常见、容易理解又好处理的“最小生成树”（Minimum Spanning Tree，MST）问题。因此，我们可以先使用Prim算法或者Kruskal算法来求出该图的最小生成树。
在得到了最小生成树之后，我们再利用遗传算法对其进行优化。具体做法如下：
1. 第一将所有城市编号，并且随机产生一些初始“染色体”（即路径），作为种群的起点；
2. 在每次迭代中，按照适应度函数（即总路程长度）从大到小排序并选择一部分个体作为父母辈；
3. 利用交叉、变异等操作使新一代个体诞生，并计算它们的适应度值；
4. 将这些新个体加入原有种群中形成一个更大的集合，并重复上述过程直至达到所需精度或者迭代次数。
需要注意的是，在实际编写代码时还要考虑很多细节问题：比如说如何保证初始解不会太差；如何处理交叉和变异可能引发无效路径等情况等等。
而如果你使用Matlab GUI改进后的遗传算法，则这些问题都可以轻松地解决。相比于纯手工编写代码，GUI界面更容易理解和调试；同时Matlab内置了很多方便实用的功能模块，例如可视化界面、自动计算适应度值等等，大大提高了代码的可读性和效率。
最后，我们也提供了完整的Matlab源码（见926期），欢迎各位读者下载并尝试运行。相信通过这篇文章的介绍和实践操作，你一定可以轻松地解决TSP问题，并且在日常工作中更加得心应手！
