主要内容：

根据城市间的距离，规划新能源汽车的行驶路径。要求行驶距离最短。

部分代码：

%% 加载数据 %%遗传参数
load zby;%个城市坐标位置
NIND=50;       %种群大小
MAXGEN=200;
Pc=0.9;         %交叉概率
Pm=0.2;        %变异概率
GGAP=0.9;      %代沟(Generation gap)
load('D.mat')
D=D;  %生成距离矩阵
N=size(D,1);   
%% 初始化种群
Chrom=InitPop(NIND,N,D);
%% 在二维图上画出所有坐标点
% figure
% plot(X(:,1),X(:,2),'o');
% pause(2)
% %% 画出随机解的路线图
% DrawPath(Chrom(1,:),X)
% 
%% 输出随机解的路线和总距离
% disp('初始种群中的一个随机值:')
% OutputPath(Chrom(1,:));
% Rlength=PathLength(D,Chrom(1,:));
% disp(['总距离：',num2str(Rlength)]);
% disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
pause(1)

输出结果：