在这项研究中，遗传算法（GA）是一种围绕自然选择的随机直接，迭代搜索方法，用于发现用于优化和搜索问题的溶液的近似值。ga雇用了操作员，包括选择，交叉和突变来应对。在出现NP硬性问题的情况下，特别是对于旅行推销员问题（TSP），气体是有益的。为了降低整体距离，我们提出了一个新型的跨界运算符，其Python代码用于TSP。与Python伪编码一起，我们还引入了一个突变算子，以增强GA在确定TSP中最短距离时的完整性。强调提出的跨界和突变操作员，我们还使用示例说明了不同的步骤。我们将路径表示形式与开发的跨界和突变操作员集成在一起，因为它是代表旅行的明显方法。