就是不管怎么运行 它每次运行的路径是不同的 随机的 可是它的Rlength都是同一个数值 摆脱帮忙看下

%程序一：主程序
%TSP问题（又名：旅行商问题，货郎担问题）遗传算法通用matlab程序
%D是距离矩阵，n为种群个数
%参数a是中国31个城市的坐标
%C为停止代数，遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定
%m为适应值归一化淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大
%alpha为淘汰保护指数,可取为0~1之间任意小数,取1时关闭保护功能,建议取0.8~1.0之间的值
%R为最短路径,Rlength为路径长度
function [R,Rlength]=geneticTSP(D,a,n,C,m,alpha)
[N,NN]=size(D);
farm=zeros(n,N);%用于存储种群
for i=1:n
    farm(i,:)=randperm(N);%随机生成初始种群
end
R=farm(1,:);
subplot(1,3,1)
scatter(a(:,1),a(:,2),'x')
pause(1)
subplot(1,3,2)
plotaiwa(a,R)
pause(1)
farm(1,:)=R;
len=zeros(n,1);%存储路径长度
fitness=zeros(n,1);%存储归一化适应值
counter=0;
while counter    for i=1:n
        len(i,1)=myLength(D,farm(i,:));%计算路径长度
    end
    maxlen=max(len);
    minlen=min(len);
    fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);%计算归一化适应值
    rr=find(len==minlen);
    R=farm(rr(1,1),:);%更新最短路径
   
    FARM=farm;%优胜劣汰，nn记录了复制的个数
    nn=0;
    for i=1:n
        if fitness(i,1)>=alpha*rand
            nn=nn+1;
            FARM(nn,:)=farm(i,:);
        end
    end
    FARM=FARM(1:nn,:);   
    [aa,bb]=size(FARM);%交叉和变异
    while aa        if nn<=2
            nnper=randperm(2);
        else
            nnper=randperm(nn);
        end
        A=FARM(nnper(1),:);
        B=FARM(nnper(2),:);
        [A,B]=intercross(A,B);
        FARM=[FARM;A;B];
        [aa,bb]=size(FARM);
    end
    if aa>n
        FARM=FARM(1:n,:);%保持种群规模为n
    end   
    farm=FARM;
    clear FARM
    counter=counter+1   
end
Rlength=myLength(D,R)
subplot(1,3,3)
plotaiwa(a,R)

end