DEAP：遗传算法 - 评估函数

Question

我是 Python 和 DEAP 的初学者，我正在尝试从以下位置了解 TSP 的评估函数：https://github.com/DEAP/deap/blob/master/examples/ga/tsp.py

def evalTSP(individual):
    distance = distance_map[individual[-1]][individual[0]]
    for gene1, gene2 in zip(individual[0:-1], individual[1:]):
        distance += distance_map[gene1][gene2]
    return distance,

开启distance = distance_map[individual[-1]][individual[0]] [individual[-1]][individual[0]] 表示之前和当前个人位置之间的差异？

开启for gene1, gene2 in zip(individual[0:-1], individual[1:]) 0:1 和 1: 的值是指个人的值吗？

Answer 1

每个individual 都表示为array。 individual[-1] 和 individual[0] 分别指个体的最后一个和第一个基因（即阵列中的元素）。所以distance_map[individual[-1]][individual[0]] 是存储在距离矩阵中的这两个基因之间的距离。

individual[0:-1] 返回一个包含individual 的所有基因的数组，除了最后一个。 individual[1:] 返回一个包含individual 的所有基因的数组，除了第一个。