用免疫算法求解TSP

TSP（Traveling Salesman Problem，旅行商问题）是指在完全图中，求解出一条经过所有节点且最短的哈密尔顿回路。免疫算法（Immune Algorithm）是一种基于人体免疫系统的生物启发式优化算法。用免疫算法求解TSP问题的主要思路是通过将旅行商问题转化为优化问题，将所有城市的坐标作为染色体编码，然后通过交叉、变异等遗传算子对染色体进行优化，最终得到最优的哈密尔顿回路。

具体而言，使用免疫算法求解TSP问题的步骤如下：
1. 初始化种群，将所有城市的坐标作为染色体编码，并随机生成一定数量的个体作为初始种群。
2. 计算每个个体的适应度，即计算该个体表示的哈密尔顿回路的总长度。
3. 进行选择操作，选出适应度较好的个体进行繁殖，可采用轮盘赌选择等方法。
4. 通过交叉、变异等遗传算子对个体进行操作，得到新的个体。
5. 对新的个体进行适应度计算，并与原始个体进行比较，选出适应度较好的进行存活。
6. 迭代以上步骤直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或找到最优解）。