免疫算法优化TSP问题的近似解求解

利用Python3.10编程解决问题时，需使用numpy库。该算法模仿了生物免疫系统的运作方式，通过克隆、免疫等生物过程进行动态迭代，以求得旅行商问题（TSP）的近似解。在这一过程中，距离矩阵被用来表示不同城市之间的距离，用户可以根据需求调整以下参数以优化算法结果：克隆率（cloning_rate，子代和父代相同的比例，增加可提高结果稳定度）、突变率（mutation_rate，增加可能导致陷入局部最优，但有可能带来新结果）、最大迭代次数（max_iterations，终止条件之一）、城市数量（num_cities，修改距离矩阵时需同时调整此参数）。