遗传算法在TSP中的适应度函数如何设计？

在旅行商问题(TSP)中，遗传算法的适应度函数是用来评估解（即一条路线）优劣的关键组成部分。常见的适应度函数设计有几种：

1. **总距离**：这是最直接的衡量标准，适应度值等于所有城市的旅行距离之和。目标是最小化这个值，找到一条总长度最短的路线。

   double calculateFitness(Chromosome chromosome) {
       double totalDistance = 0;
       for (int i = 0; i < chromosome.getSize() - 1; i++) {
           Pair<Integer, Integer> cityPair = chromosome.getEdge(i);
           totalDistance += graph.getDistance(cityPair.first, cityPair.second);
       }
       totalDistance += graph.getDistance(chromosome.getCity(chromosome.getSize() - 1), chromosome.getCity(0)); // 回环的距离
       return 1 / totalDistance; // 适应度越高，说明路径越优
   }

2. **倒数距离** 或 **负距离**：这种设计是为了奖励较短的路径，将总距离转换为较小的值。

   double calculateFitness(Chromosome chromosome) {
       double totalDistance = 0;
       // ...
       return -totalDistance;
   }

3. **启发式函数**：如2-opt或k-opt方法，它会考虑局部改进的可能性，比如尝试交换相邻的两个城市是否能降低总距离，然后基于此来构建适应度函数。

重要的是，适应度函数的设计应该尽可能地匹配实际问题的目标，以便算法能够快速找到好的解决方案。同时，也需要考虑到搜索的效率和稳定性。