Artificial intelligence 人工智能——突变和交叉点的最佳方式

我正在做一个项目，需要使用遗传算法找到有效的路径来解析地图。路径是点的列表。目前，我正在使用以下方法交叉和变异路径，但没有得到好的结果

交叉-我随机生成一些点，这些点将在1和最小路径的大小之间交叉。然后我将随机选择位置，并直接在该位置交易该点

 public Chromosome[] cross(Chromosome other) {
        int crossPoints;
        Chromosome child1 = new Chromosome();
        child1.setPoints(this.getPoints());
        Chromosome child2 = new Chromosome();
        child2.setPoints(other.getPoints());
        Chromosome[] news = new Chromosome[2];
        if (this.getPoints().size() >= other.getPoints().size()) {
            crossPoints = other.getPoints().size() / 2;

        } else {
            crossPoints = this.getPoints().size() / 2;

        }

        for (int i = 0; i < crossPoints; i++) {
            int switchedPosition = new Random().nextInt(crossPoints * 2 - 2) + 1;
            IPoint temp = child1.getPoints().get(switchedPosition);
            child1.getPoints().set(switchedPosition, other.getPoints().get(switchedPosition));
            child2.getPoints().set(switchedPosition, temp);
            news[0] = child1;
            news[1] = child2;
        }
        return news;
    }

公共染色体[]交叉（其他染色体）{
int交叉点；
染色体child1=新染色体（）；
child1.设定点（this.getPoints（））；
染色体child2=新染色体（）；
child2.设定点（其他.getPoints（））；
染色体[]新闻=新染色体[2]；
如果（this.getPoints（）.size（）>=other.getPoints（）.size（））{
交叉点=其他.getPoints（）.size（）/2；
}否则{
交叉点=this.getPoints（）.size（）/2；
}
对于（int i=0；i

对路径中的每个点进行变异，我将随机生成一个介于0和1之间的小数，以选择变异后的坐标是X还是Y。然后我将坐标和随机生成的数字相加

   public Chromosome mutate() {
        Chromosome mutatedPath = new Chromosome();

        //criar lista e fazer set
        for (int i = 1; i < this.getPoints().size(); i++) {
            double xOuY = new Random().nextDouble();
            IPoint mutatedPoint;
            int mutacao;
            try {
                do {
                    mutacao = new Random().nextInt(Config.mutation_rate * 2) - Config.mutation_rate;
                } while (mutacao + this.getPoints().get(i).getX() > Maps.getMap(Config.mapNumber).getWidth() || mutacao + this.getPoints().get(i).getY() > Maps.getMap(Config.mapNumber).getHeight());
                if (xOuY < 0.5) {
                    int newX = this.getPoints().get(i).getX() + mutacao;
                    mutatedPoint = new Point(newX, this.getPoints().get(i).getY());
                } else {
                    int newY = this.getPoints().get(i).getY() + mutacao;
                    mutatedPoint = new Point(this.getPoints().get(i).getX(), newY);
                }
                mutatedPath.getPoints().add(mutatedPoint);
            } catch (Exception ex) {
                Logger.getLogger(Chromosome.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
            }

        }
        return mutatedPath;
    }

公共染色体突变（）{
染色体突变路径=新染色体（）；
//criar lista e fazer集合
对于（int i=1；iMaps.getMap（Config.mapneum）.getWidth（）| | mutacao+this.getPoints（）.get（i）.getY（）>Maps.getMap（Config.mapneum）.getHeight（））；
如果（xOuY<0.5）{
int newX=this.getPoints（）.get（i）.getX（）+mutacao；
mutatedPoint=newpoint（newX，this.getPoints（）.get（i.getY（））；
}否则{
int newY=this.getPoints（）.get（i）.getY（）+mutacao；
mutatedPoint=新点（this.getPoints（）.get（i）.getX（），newY）；
}
mutatedPath.getPoints（）.add（mutatedPoint）；
}捕获（例外情况除外）{
Logger.getLogger（chromose.class.getName（））.log（Level.SEVERE，null，ex）；
}
}
返回变异路径；
}

我能得到一些反馈吗？如何改进我的突变和交叉方法