用遗传算法解旅行商问题 算法的目的为最小化旅费。各个城市间旅费不同，分别为60-200 之间的随机数。以此 为基础，分别编写不同代码，比较改变后的算法与原算子的运行效率有何不 同： 使用部分映射杂交算子实现杂交；使用插入变异算子实现变异； 随机运行算法5 次，根据采用不同算子得到的种群的平均适应值随迭代代数变化的情况与最终获得的最优解-solve TSP(Traveling Salesman Problem) use genetic algorithm