遗传算法求最短路径
用遗传算法，模拟退火算法，这有可能得出次优解。或者用每次从一个点遍历所有点，找到与它距离最短的点，连接，然后以下一个点为起点，找一个没有连接过的点并且是离它距离最短的点，连接，依次下去，知道找到最后的点。
可以使用 Dijkstra 算法或者 A* 算法等求解最短路径的算法。3 如果需要考虑多个起点之间的交叉情况，可以考虑使用遗传算法等启发式算法，不过这样的算法复杂度较高，需要更长的计算时间。
floyd是求任意两点之间的最短距离。要经过所有点的话可以用蚁群算法，模拟退火算法，遗传算法。
A*算法是一种启发式搜索算法，可以在大规模图中求解单源最短路径。在多回路问题中，A*算法可以通过对启发函数的设计来判断是否需要再次走同一节点。
最短的人员行驶路径，且使用尽量少的人数，并满足以下条件：1) 每条配送路径上各个客户的需求量之和不超过个人最大负重。
遗传算法
1、遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。（1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
2、基本遗传算法（GA）基本遗传算法是遗传算法的最基本形式。它包括选择、交叉、变异等三个基本操作。
3、遗传算法是群智能优化计算中应用最为广泛、最为成功、最具代表性的智能优化方法。它是以达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传变异理论为基础，模拟生物进化过程和机制，产生的一种群体导向随机搜索技术和方法。
4、遗传算法（Genetic Algorithm， GA）是一种进化计算（Evolutionary Computing）算法，属于人工智能技术的一部分。遗传算法最早是由John Holland和他的学生发明并改进的，源于对达芬奇物种进化理论的模仿。
5、遗传算法(Genetic Algorithms简称GA)是由美国Michigan大学的John Holland教授于20世纪60年代末创建的。它来源于达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学理论，通过模拟生物进化的机制来构造人工系统。
6、遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。
遗传算法伪代码是什么
1、遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。（1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
2、遗传算法(Geic Algorithm， GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高。这一点体现了自然界中物竞天择、适者生存进化过程。
3、编码 编码：把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法的搜索空间的转换方法。解码（译码）：遗传算法解空间向问题空间的转换。
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