%遺傳算法
%D是距離矩陣，n為種群個數
%參數a是中國31個城市的坐標
%C為停止代數，遺傳到第 C代時程序停止,C的具體取值視問題的規模和耗費的時間而定
%m為適配值淘汰加速指數,最好取為1,2,3,4,不宜太大
%交叉概率Pc，變異概率Pm 
%R為最短路徑,Rlength為路徑長度
function GA

%初始化
a=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;...
               3238 1229;4196 1044;4312  790;4386  570;3007 1970;2562 1756;...
                2788 1491;2381 1676;1332  695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;...
                3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;3429 1908;3507 2376;...
                3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;2545 2357;2778 2826;2370 2975];
            
n=100;
C=100;
m=2;
Pc=0.9;
Pm=0.2;
D=juli(a);%生成距離矩陣
[R,Rlength]=geneticTSP(D,a,n,C,m,Pc,Pm);%運算返回最優路徑R和其總距離Rlength