tsp問題遺傳是有相關的算法的，那么tsp問題遺傳算法原理有哪些呢？

tsp問題遺傳算法將多目標按照線性加權的方式轉化為單目標，然后應用傳統遺傳算法求解，其中w_i表示第i個目標的權重，f_k表示歸一化之后的第i個目標值。我們很容易知道，這類方法的關鍵是怎么設計權重。比如，Random Weight Genetic Algorithm (RWGA) 采用隨機權重的方式，每次計算適應度都對所有個體隨機地產生不同目標的權重，然后進行選擇操作。

Vector-Evaluated Genetic Algorithm (VEGA) 也是基于線性加權的多目標遺傳算法。如果有K個目標，VEGA 會隨機地將種群分為K個同等大小子種群，在不同的子種群按照不同的目標函數設定目標值，然后再進行選擇操作。VEGA 實質上是基于線性加權的多目標遺傳算法。VEGA 是第一個多目標遺傳算法，開啟了十幾年的研究潮流。