ga_tsp = GA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=500, prob_mut=1) ga_tsp.run()

这段代码使用了遗传算法（GA）来解决TSP（旅行商问题）。其中，`cal_total_distance`是计算路径总长度的函数，`num_points`是城市个数，`size_pop`是种群大小，`max_iter`是最大迭代次数，`prob_mut`是变异概率。

最后一行代码`ga_tsp.run()`是运行遗传算法求解TSP问题的代码。

相关问题

以下代码有什么问题def cal_total_distance(routine): '''The objective function. input routine, return total distance. cal_total_distance(np.arange(num_points)) ''' num_points, = routine.shape return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 蚁群算法 from sko.ACA import ACA_TSP aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=200, distance_matrix=distance_matrix) best_x, best_y = aca.run() fig, ax = plt.subplots(1, 2) best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]]) best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :] ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r') pd.DataFrame(aca.y_best_history).cummin().plot(ax=ax[1]) plt.show() print(best_points_) print(best_y)

这段代码有两个问题：

1. 在函数 `cal_total_distance` 中，变量 `num_points` 没有定义，应该在调用该函数之前定义该变量。
2. 在代码中缺少必要的库导入，如 `numpy` 和 `matplotlib` 库，需要在代码开头导入这些库。

下面是修改后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

def cal_total_distance(routine, distance_matrix, num_points):
    '''The objective function. input routine, return total distance.
    cal_total_distance(np.arange(num_points), distance_matrix, num_points)
    '''
    return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)])

# 蚁群算法
from sko.ACA import ACA_TSP

num_points = 10
distance_matrix = np.random.rand(num_points, num_points)

aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, distance_matrix=distance_matrix,
              size_pop=50, max_iter=200)

best_x, best_y = aca.run()

fig, ax = plt.subplots(1, 2)
best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]])
best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :]
ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r')
pd.DataFrame(aca.y_best_history).cummin().plot(ax=ax[1])
plt.show()

print(best_points_)
print(best_y)