用遗传算法求解TSP问题

最近在做人工智能的课设，碰到一个与TSP类似的问题，今天尝试了一下用遗传算法求解TSP，下面是我碰到的问题以及我的一些想法：

1.如何对个体进行编码？

TSP问题的实质是求一个最短的哈密顿回路，如果将城市标号为0,1,2...n-1，那么TSP的一个解就是一个圆排列，等价于一个规定了起点的排列，所以容易想到可以用顺序编码方式，即用一个数组保存旅游顺序。

2.如何快速初始化种群？

根据上述编码方式，种群初始化就是产生一系列随机排列，c++有一个函数rand_shuffle(V.begin(),V.end())可以打乱一个排列，用这个可以实现种群的快速初始化。

3.如何交叉？

这个问题可以说是遗传算法求TSP的关键，也是难点所在，在这里，交叉形式上就是由两个排列产生两个新的排列，但是要保持原来的排列的优越性。目前用的比较多的是顺序交叉法。

4.变异算子

求TSP时，变异算子采用比较多的是交换2个站点的旅游顺序。变异的目的是增加种群的多样性，我有一个想法，就是将一个排列变成它的互补排列，例如将1 4 2 3变成4 1 3 2，这样应该也满足增加多样性的要求，可以试一试。

暂时就写这么多吧，若有错的地方或者大家有更好的想法，还望不吝指教。