void cal_Fitness() { double fit = 0; for (int i = 1; i < DNA.length; i++) { fit += Math.sqrt(Math.pow((city[DNA[i - 1]][0] - city[DNA[i]][0]), 2) + Math.pow((city[DNA[i - 1]][1] - city[DNA[i]][1]), 2)); } fit += Math.sqrt(Math.pow((city[DNA[0]][0] - city[DNA[DNA.length - 1]][0]), 2) + Math.pow((city[DNA[0]][1] - city[DNA[DNA.length - 1]][1]), 2)); fitness = 1 / fit; }解释这段代码

这段代码实现的是计算一条路径的适应度值（fitness），即一条路径的优劣程度。这个路径是由一个数组DNA表示的，数组中的每个元素表示一个城市的编号，表示这个路径依次经过的城市。

具体地，这个函数计算了路径的总长度fit，它通过遍历DNA数组中的每个元素，计算每一个城市与它前一个城市之间的距离，然后累加起来。最后还要计算最后一个城市与第一个城市之间的距离，并将所有的距离相加。这样就得到了路径的总长度fit。

最后，这个函数计算适应度值fitness，它是1/fit。这样，路径总长度越短，适应度值就越大，表示这个路径越优秀。