def fitness(member):
total_costs = 0
total_costs += Coordinate.get_total_distance(member)
return total_costs
problem = tsplib95.load('berlin52.tsp')
#berlin52.tsp dosyasını tsplib95 kütüphanesi ile okuyoruz.
nodes = problem.node_coords.values()
#tsplib95 kütüphanesi berlin95.tsp dosyasındaki konumları okuduktan sonra
#bu konumları bir dictionary veri yapısında tutar (key-value çiftleri ile)
#bu dictionarydeki valueler bizim 52 tane konumuzun birer birer (x, y) koordinatlarıdır.
for x, y in problem.node_coords.values():
coordinates.append(Coordinate(x, y))
#En yukarda import ettiğim Coordinate class'ını kullanarak
#coordinates listemi berlin52.tsp dosyasının içindeki koordinatlar(konumlar)
#ile dolduruyorum.
cost0 = 0 #ilk çözümümüzün değişkenini burada tanımladım ve default değer verdim.
cost0 = Coordinate.get_total_distance(coordinates)
percent40save = 0
population = []
pop_size = 50
def copy_array(array):
new_array = []
for i in array:
new_array.append(i)
def find_personal_best_score_info(particle):
pb = Coordinate.get_total_distance(particle)
return pb
