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如何使用适应度函数在搜索问题中找到最佳路径遗传算法

如何解决如何使用适应度函数在搜索问题中找到最佳路径遗传算法

我必须能够使用这个“数据集”(它的图表):...

{
 0 : [3,2,1],1 : [4],2 : [6,5],3 : [7],4 : [8],5 : [9]
}

... 输入初始值和最终值,目的是通过遗传算法显示可能的最佳路径(我的问题是遍历数据集并找到最佳路径)。我在另一个项目中发现了这个适应度函数

fitness = numpy.sum(poP*equation_inputs,axis=1)
    return fitness

如何创建一个“适合”我的问题的理想适应度函数

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