我正在做一个小型学术作业，用遗传算法解决旅行推销员问题。我遵循一个非常简单的经典表示，将城市和旅游存储在数组中，例如，10个城市的旅游可以表示为9-1-0-4-3-8-6-5-2-7等等。对GAs有相当基本的了解，我有点困惑你会遵循什么样的方法来将不同类型的突变应用于TSP。假设我们的路由表示为路由，突变率表示在变量m_rate中。

[1]简单插入突变

说我们有：1-2-3-4-5-6-7-8-9。然后我们随机选择一个城市，说指数5然后随机选择一个像2这样的插入指数，那么突变的染色体是：1-2-6-3-4-5-7-8-9。

现在我要做的是应用变异：

for (int i=0; i<route.length; i++) {
 if (m_rate<Math.random()) {
 // Pick a random city
 int randomCity =  0 + (int)(Math.random() * ( ((route.length-1) - 0) + 1));
 // Do the insertion and shift the array where appropriate
 }
}

换句话说，我在路线中的每个城市循环，看看突变条件是否成立（m_rate

[2] 互换突变。

在染色体中选择一个随机城市，然后选择第二个随机城市，并将两者交换。例如，在路由1-5-2-8-0-9-3-7-4-6。如果我们最终选择指数2和指数7，那么突变的染色体是：1-5-7-8-0-9-3-2-4-6。

我遵循与上述插入突变相似的方法，遍历路线中的每个城市，检查概率条件，然后直接选择一个随机城市进行交换，而不应用任何类型的突变率。上面同样的问题也适用于这里。

[3] 反转突变。

这是最棘手的一个。给定一个类似于1-2-3-4-5-6-7-8-9的染色体，我们选择一个类似于指数2到指数5的突变切割，然后反转该子序列==

但是你如何应用这个呢？你是否在路线中循环，然后根据变异率选择一个城市，然后直接选择另一个指数来确定子路线的长度？你会变异一次然后退出吗？在这种实现中，如果我们将突变切割为0-9或0-（长度-1），整个染色体或路径是否会发生突变，从而逆转整个过程？在这种情况下，突变率的实际值是多少？我有点迷路了。。。

我提前为这件事做得太长表示歉意。。但是，如果您能对这些问题发表任何意见，或者有人能告诉我详细讨论这些问题的任何资源，我将不胜感激。我看了很多研究论文，但没有多少研究过这种细节。

非常感谢。