请用JAVA语言完成用基本遗传算法求一条含 17个节点的最短路径问题

在Java中，我们可以使用基本遗传算法来解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），这是一个经典的组合优化问题，目标是最小化一个旅行者的总行程，使其访问每个城市恰好一次并返回起点。下面是一个简化的遗传算法步骤示例：

import java.util.*;

class City {
    int id;
    double x, y; // 假设城市坐标已知

    City(int id, double x, double y) {
        this.id = id;
        this.x = x;
        this.y = y;
    }
}

public class GeneticAlgorithmTSP {

    private static final int POPULATION_SIZE = 100;
    private static final int ELITISM_RATE = 0.1;
    private static final int MUTATION_RATE = 0.01;
    private static final int TOURNAMENT_SIZE = 5;

    private List<City> cities;
    private Population population;

    public void init(City[] cityList) {
        cities = new ArrayList<>(Arrays.asList(cityList));
        population = new Population(POPULATION_SIZE, cities);
    }

    // 简单的编码方式，比如使用整数列表表示路线
    private class Chromosome {
        int[] route;

        // 初始化随机路线
        Chromosome() {
            route = new int[cities.size()];
            for (int i = 0; i < cities.size(); i++) {
                route[i] = i;
            }
            shuffleRoute();
        }

        // 随机打乱顺序
        private void shuffleRoute() {
            Random random = new Random();
            for (int i = 0; i < route.length - 1; i++) {
                int j = random.nextInt(route.length - i - 1) + i;
                swap(route, i, j);
            }
        }

        // 交换两个位置的值
        private void swap(int[] route, int i, int j) {
            int temp = route[i];
            route[i] = route[j];
            route[j] = temp;
        }
    }

    // 进行选择、交叉和变异操作
    private void evolvePopulation() {
        // ... 实现 Tournament Selection, Crossover 和 Mutation 等操作
    }

    // 计算适应度：路线长度
    private double calculateFitness(Chromosome chromosome) {
        double distance = 0.0;
        for (int i = 0; i < cities.size(); i++) {
            int start = (i == 0 ? cities.size() - 1 : i - 1);
            distance += calculateDistance(cities.get(start), cities.get(chromosome.route[i]));
        }
        return 1 / distance; // 越短的路，适应度越高
    }

    // ... 其他辅助函数，如计算两点间的距离等

    public void run(int generations) {
        for (int i = 0; i < generations; i++) {
            evolvePopulation();
        }

        // 最优解：当前适应度最高的染色体
        Chromosome bestChromosome = population.getBestIndividual();
        System.out.println("Optimal Route: " + Arrays.toString(bestChromosome.route));
        System.out.println("Shortest Path Length: " + calculateFitness(bestChromosome));
    }

    // 主程序入口
    public static void main(String[] args) {
        // 创建城市数据...
        City[] cityArray = {new City(1, 0, 0), ...};
        GeneticAlgorithmTSP tsp = new GeneticAlgorithmTSP();
        tsp.init(cityArray);
        tsp.run(100); // 运行一定代数
    }
}

请注意，这个示例非常基础，实际应用中需要完善算法细节，例如选择策略（轮盘赌选择法、锦标赛选择法）、交叉点的选取方法、以及更精细的变异操作等。同时，对于大规模问题，可以考虑使用其他高级遗传算法技巧，如适应度共享、局部搜索等。