在遗传算法 TSP 演示中，贪婪交叉做了什么？

适用条件

• 用于遗传算法 TSP 实现内部。
• 交叉选项已启用（贪婪交叉：true）。
• 在每一步中，下一个城市是根据最近的未访问城市偏好选择的。

理解与推导

1. 识别遗传算法中的交叉机制。
2. 解释贪婪规则：选择最近的未访问城市。
3. 注意其好处：快速产生短路线。

例子

旁白说：“对于交叉，我们使用贪婪算法，它试图选择最近的未访问城市作为下一步。”遗传编程输入面板显示“greedy crossover: true”。

容易误解的地方

• 认为贪婪交叉能保证全局最优解。
• 假设交叉总是涉及随机选择下一个城市。

观看对应讲解

继续追问

• 根据视频，遗传算法的种群规模应该有多大？
• 为什么视频说种群规模为 50 时得不到好的解？
• 视频中定义的旅行商问题 (TSP) 是什么？