遗传算法求解tsp旅行商

遗传算法是一种生物进化过程中的思想模拟，用于解决最优化问题，包括TSP问题。对于TSP问题，我们可以将每个城市看作一个基因，将旅行商的路径看作一个染色体。那么，遗传算法的求解过程即为找到最短的染色体，也就是最短的路径。

具体求解过程如下：
1. 初始化：将每个城市看作一个基因，生成随机的染色体（即路径），并计算每个染色体的适应度（即路径长度）。
2. 选择：根据染色体的适应度，选择出一部分优秀的染色体作为“父代”，进行下一步的交叉和变异操作。
3. 交叉：在选择出来的“父代”中，随机选取两个染色体进行交叉操作，生成两个新的染色体。
4. 变异：对于新生成的染色体，进行一定概率的变异操作，增加染色体的多样性。
5. 重复执行2-4步骤，直到满足终止条件（如达到迭代次数或者找到最优解）。
6. 输出最优解（即最短路径）。