c++代码实现遗传算法遍历无向图求经过所有节点求最短路径

好的，我来给您提供一份参考代码，实现遗传算法遍历无向图求经过所有节点求最短路径。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1e3+5;//最大点数
double dis[maxn][maxn];//距离矩阵
int n,m;//n表示总点数，m表示种群大小
int chrom[maxn];//染色体
double sum,maxf,minf,avef;//种群适应度
double p[maxn];//个体适应度
double r[maxn];//选择概率
int ans[maxn];//最优个体
int cnt;//当前遗传代数

//初始化种群
void init()
{
    for(int i=1;i<=m;++i)
    {
        for(int j=1;j<=n;++j)
            chrom[j]=j;
        random_shuffle(chrom+1,chrom+n+1);
        double len=0;
        for(int j=1;j<n;++j)
            len+=dis[chrom[j]][chrom[j+1]];
        len+=dis[chrom[n]][chrom[1]];
        p[i]=1.0/len;
    }
}

//计算适应度
void calc()
{
    sum=maxf=0;
    minf=1e9;
    for(int i=1;i<=m;++i)
    {
        double len=0;
        for(int j=1;j<n;++j)
            len+=dis[chrom[j]][chrom[j+1]];
        len+=dis[chrom[n]][chrom[1]];
        p[i]=1.0/len;
        sum+=p[i];
        maxf=max(maxf,p[i]);
        minf=min(minf,p[i]);
        if(p[i]>p[ans[1]])
            ans[1]=i;
    }
    sort(p+1,p+m+1);
    avef=sum/m;
}

//选择操作
void selection()
{
    for(int i=1;i<=m;++i)
        r[i]=p[i]/sum;
    for(int i=2;i<=m;++i)
        r[i]+=r[i-1];
    double* pos=lower_bound(r+1,r+m+1,(double)rand()/RAND_MAX);
    int x=pos-r;
    memcpy(chrom+1,chrom+x,sizeof(int)*n);
}

//交叉操作
void crossover()
{
    int a=rand()%n+1,b=rand()%n+1;
    if(a>b)
        swap(a,b);
    static int tmp[maxn];
    memset(tmp,0,sizeof(tmp));
    for(int i=a;i<=b;++i)
        tmp[chrom[i]]=1;
    int pos=1;
    for(int i=1;i<=n;++i)
        if(!tmp[chrom[i]])
            chrom[pos++]=chrom[i];
    memcpy(chrom+a,tmp+1,sizeof(int)*n);
}

//变异操作
void mutation()
{
    int a=rand()%n+1,b=rand()%n+1;
    if(a>b)
        swap(a,b);
    reverse(chrom+a,chrom+b+1);
}

//遗传算法主体
void solve()
{
    for(cnt=1;cnt<=10000;++cnt)
    {
        selection();
        double rate=rand()/(double)RAND_MAX;
        if(rate<0.8)
            crossover();
        rate=rand()/(double)RAND_MAX;
        if(rate<0.1)
            mutation();
        calc();
        if(cnt-ans[2]>=1000)
            break;
    }
    printf("最短路径长度为%.2lf,路径为：\n",1.0/p[ans[1]]);
    for(int i=1;i<=n;++i)
        printf("%d ",chrom[i]);
    printf("\n");
}

int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;++i)
        for(int j=1;j<=n;++j)
            scanf("%lf",&dis[i][j]);
    m=100;
    init();
    calc();
    ans[1]=1;
    ans[2]=0;
    solve();
    return 0;
}

在这份代码中，我们采用了遗传算法来寻找经过所有节点的最短路径。其中，我们使用了一个距离矩阵存储无向图中各个节点之间的距离，然后随机生成初始种群，通过计算每个个体的适应度，选择、交叉、变异操作来不断优化种群，最终得到最短路径。

需要注意的是，这份代码中的交叉、变异操作仅为示例，具体的交叉、变异方式可以根据实际情况进行调整。此外，我们也可以通过更改参数来调整算法的性能，比如增大种群规模、增加遗传代数等等。