dist_matrix = [[math.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2 + (altitudes[1][i] - altitudes[1][j]) ** 2) for j in range(5)] for i in range(5)] # 定义适应度函数 def fitness(solution): for i in range(4): total_distance += dist_matrix[solution[i]][solution[i+1]]return total_distance
时间: 2023-06-30 19:20:07 浏览: 37
在这段代码中,`dist_matrix` 是根据 `points` 和 `altitudes` 计算得出的二维列表,用于存储每个点之间的距离。在 `fitness` 函数中,通过 `solution` 列表中的点的索引,可以计算出路径的总距离。但是,在计算总距离时,可能会出现 `IndexError` 错误,因为 `solution` 列表中的索引可能超出了 `dist_matrix` 的范围。为了避免这个问题,可以在计算 `total_distance` 之前,先检查 `solution` 列表中的索引是否都在 `dist_matrix` 的范围内。例如:
```python
def fitness(solution):
total_distance = 0
for i in range(4):
if solution[i] < 0 or solution[i] >= len(dist_matrix) or \
solution[i+1] < 0 or solution[i+1] >= len(dist_matrix[0]):
return float('inf') # 如果索引超出范围,返回一个极大的数
total_distance += dist_matrix[solution[i]][solution[i+1]]
return total_distance
```
在这个修改后的 `fitness` 函数中,如果 `solution` 列表中的索引超出了 `dist_matrix` 的范围,则返回一个极大的数,表示这个路径是无效的。这样,在遗传算法的过程中,就可以避免选择无效的路径。