第一部分：介绍TSP问题和遗传算法概念
1. 旅行商问题（TSP）简介
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是经典的计算机算法问题之一。在此问题中，旅行商需要访问一系列城市并返回到出发城市，同时确保所走的总距离尽可能短，并且每个城市只能访问一次。TSP问题是NP困难问题，这意味着没有已知的多项式时间复杂度解决方案。
2. 遗传算法简介
遗传算法是模拟自然选择的优化算法。这些算法常用于求解优化和搜索问题。其基本原理包括选择、交叉（杂交）和突变。
- 选择：从一个种群中选择出最佳的个体。
- 交叉：模拟生物的繁殖过程，结合两个个体的某些特点生成新的个体。
- 突变：以一定的概率改变个体的某些特点。
3. TSP与遗传算法
针对TSP问题，遗传算法的工作原理如下：
- 表示：一个解决方案可以表示为城市的一个顺序访问序列。
- 选择：我们可以通过解决方案的总旅行距离来评估其优越性。
- 交叉：两个序列可以交换其部分路径来生成新的序列。
- 突变：序列中的两个城市可以交换位置来模拟突变。
4. Java实现简介
在我们的Java实现中，我