TSP_旅行商问题-遗传算法（四）

本文修改日志：

2017.2017年1月22日：完成首篇博文的编排与公开；

2018年5月1日：对原始代码进行调整，共计修改170行内容（新增float类型变量），并定义double型变量RateVariation，其赋值方式为float(rand()%100)/100。

一、前言

【旅行商问题】旅行商问题(TravelingSalesmanProblem，TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。应如何选择行进路线，以使总的行程最短。从图论的角度来看，该问题实质是在一个带权完全无向图中，找一个权值最小的Hamilton回路。由于该问题的可行解是所有顶点的全排列，随着顶点数的增加，会产生组合爆炸，它是一个NP完全问题。由于其在交通运输、