#-*-coding:utf-8?-*-
“““
參數設計：種群規模count=100，染色體長度length=33，進化次數evolution_time=5000
編碼策略:采用十進制.直接用城市的編號進行編碼，染色體{1，2，……33}表示路徑為15-1-2-……-33。
“““
“““
參數說明：
origin?#起點0-33->對應城市
state[][]?-----城市坐標
init_count?----改進次數?1000
evolution_time?進化次數?5000
count??--------種群規模?100
pm??-----------變異率???0.1
ps??-----------強者比例?0.3
pr?------------弱者存活率?0.5
population[]---初始化種群
“““

import?numpy?as?np
import?matplotlib.pyplot?as?plt
plt.ion（）
import?matplotlib
#顯示中文
matplotlib.rcParams[‘font.family‘]=?‘SimHei‘
import?math
import?random
import?tkinter
import?time
start?=?time.perf_counter（）

#獲得總距離
def?get_sum_distance（grouporigin）:
	distance=0
	distance+=state[origin][group[0]]
	for?i?in?range（len（group））:
		if?i?==?len（group）-1:
			distance+=state[origin][group[i]]
		else:
			distance+=state[group[i]][group[i+1]]
	return?distance
			
	

#自然選擇
“““?對適應度從大到小排序，選出存活的染色體
????再進行隨機選擇，選出適應度雖然小，但是幸存下來的個體
“““	
def?select（populationorigin）:
	#對總距離從小到大進行排序
	dis=[

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

????.......???????641??2019-06-09?17:37??data.txt

????.......??????8333??2019-06-09?17:37??myTSP.py

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????8974????????????????????2