研究背景：

多起點(diǎn)多終點(diǎn)多旅行商問題是旅行商問題（TSP）的一個(gè)擴(kuò)展，該問題要求確定多個(gè)旅行商從各自的起點(diǎn)出發(fā)，分別經(jīng)過一系列目標(biāo)點(diǎn)最終回到各自的終點(diǎn)，使得總路程最短。這個(gè)問題在實(shí)際應(yīng)用中具有重要意義，如物流配送、路線規(guī)劃等領(lǐng)域。然而，由于問題的復(fù)雜性，求解多起點(diǎn)多終點(diǎn)多旅行商問題是一個(gè) NP-hard 問題，需要采用高效的優(yōu)化算法進(jìn)行求解。

研究步驟：

問題建模：將多起點(diǎn)多終點(diǎn)多旅行商問題抽象為數(shù)學(xué)模型。定義目標(biāo)函數(shù)、約束條件和決策變量，明確問題的求解目標(biāo)。
遺傳算法設(shè)計(jì)：選擇遺傳算法作為求解多起點(diǎn)多終點(diǎn)多旅行商問題的優(yōu)化方法。設(shè)計(jì)遺傳算法的編碼方式、選擇操作、交叉操作和變異操作等。
適應(yīng)度函數(shù)定義：根據(jù)問題的目標(biāo)函數(shù)，設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)來評(píng)估每個(gè)個(gè)體的優(yōu)劣。適應(yīng)度函數(shù)可能基于旅行商的總路程或路徑的質(zhì)量指標(biāo)。
初始化種群：根據(jù)問題的規(guī)模和約束條件，生成初始種群。種群中的個(gè)體代表不同的旅行商路徑方案。
迭代優(yōu)化：通過遺傳算法的選擇、交叉和變異操作，迭代優(yōu)化種群。根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評(píng)估每個(gè)個(gè)體的優(yōu)劣，選擇優(yōu)秀的