使用Floyd和遗传算法求解最短路径的优化方案

使用Floyd算法计算任意两点之间的距离矩阵和最短路径节点矩阵，通过遗传算法生成四个初代个体并进行遗传操作。每次遗传操作都保持基因量一致，以最短空跑距离作为适应度标准，从而筛选出符合最优解的下一代个体。具体步骤如下：

1. Floyd算法求解距离矩阵：使用Floyd算法计算任意两点的最短路径，生成距离矩阵和最短路径节点矩阵。

2. 初始化遗传算法个体：通过随机生成初始个体（父辈），保证初代个体间的基因多样性。

3. 适应度评估与选择：以空跑最短距离为适应度标准，筛选出最优秀的个体，并保留部分基因确保多样性。

4. 生成子代并遗传：选择出最优的父辈进行交叉和变异操作生成新一代个体，并保持基因数量不变。

5. 结果优化与输出：重复迭代，直至找到包含所有基因的最优四个解。数维杯的C题正是基于此流程来完成对路径的优化分析。