【智能优化算法】基于Python的免疫遗传算法在TSP路径规划中的应用：城市访问序列优化与最短回路求解

内容概要：本文详细介绍如何使用Python实现免疫遗传算法（IGA）来求解经典的旅行商问题（TSP）。文章首先介绍了TSP问题的定义、复杂性及其在物流、路径规划等领域的广泛应用；随后讲解了遗传算法（GA）的基本原理及其在TSP中的应用，并指出其易早熟收敛的缺陷；接着引入免疫算法（IA），阐述其通过免疫记忆和调节机制增强搜索能力的优势；在此基础上，提出将两者融合的免疫遗传算法，通过接种疫苗、免疫选择、克隆变异等机制有效提升解的质量与收敛速度。文中给出了完整的Python实现步骤，包括城市数据生成、距离矩阵计算、适应度函数设计、免疫与遗传操作的具体代码，并通过可视化展示最优路径和适应度曲线，最后对结果进行分析并提出参数调优与算法改进方向。; 适合人群：具备Python编程基础、了解基本算法与数据结构的高校学生、算法爱好者及从事智能优化相关工作的研发人员；尤其适合对启发式算法、组合优化问题感兴趣的学习者。; 使用场景及目标：①掌握免疫遗传算法解决TSP问题的核心思想与实现流程；②学习如何将生物免疫机制融入传统遗传算法以克服早熟收敛问题；③通过完整代码实践理解算法各模块的设计逻辑，并可用于课程设计、科研原型开发或实际路径优化项目参考；④为进一步研究混合智能算法提供基础框架。; 阅读建议：建议读者结合代码逐段理解算法实现过程，动手运行并调试程序，尝试调整种群大小、变异率、交叉率等参数观察对结果的影响，同时可扩展疫苗策略或引入局部搜索等优化手段以加深理解。