I can provide you with a basic outline and some code snippets for creating a C++ program to solve the Traveling Salesman Problem (TSP) using a genetic algorithm. However, due to the complexity of the problem and limitations in response length, I cannot provide a complete solution here.

Here's an outline of how you could structure your program:

1. Read input data from a file.
2. Initialize the population of solutions (routes).
3. Evaluate the fitness of each solution.
4. Select parents based on their fitness.
5. Perform crossover and mutation operations to generate offspring.
6. Replace the old population with the new one.
7. Repeat steps 3-6 until a stopping criterion is met (e.g., maximum number of generations or no improvement in the best solution).
8. Output the best solution found.

Below are some code snippets that demonstrate key parts of this process:

1. Reading input data from a file:
```cpp
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>

struct City {
    int id;
    double x, y;
};

std::vector<City> read_cities_from_file(const std::string& filename) {
    std::ifstream input_file(filename);
    if (!input_file.is_open()) {
        std::cerr << "Error opening file: " << filename << std::endl;
        exit(1);
    }

    std::vector<City> cities;
    int id;
    double x, y;
    while (input_file >> id >> x >> y) {
        cities.push_back({id, x, y});
    }
    return cities;
}
```

2. Initializing the population of solutions:
```cpp
#include <algorithm>
#include <random>

std::vector<std::vector<int>> initialize_population(int num_individuals, int num_cities) {
    std::vector<int> initial_route(num_cities);
    std::iota(initial_route.begin(), initial_route.end(), 0);

    std::vector<std::vector<int>> population(num_individuals);
    for (int i = 0; i < num_individuals; ++i) {
        std::shuffle(initial_route.begin(), initial_route.end(), std::mt19937{std::random_device{}()});
        population[i] = initial_route;
    }
    return population;
}
```

3. Evaluating the fitness of each solution:
```cpp
double calculate_distance(const City& a, const City& b) {
    double dx = a.x - b.x;
    double dy = a.y - b.y;
    return std::sqrt(dx * dx + dy * dy);
}

double route_fitness(const std::vector<City>& cities, const std::vector<int>& route) {
    double total_distance = 0.0;
    for (size_t i = 1; i < route.size(); ++i) {
        total_distance += calculate_distance(cities[route[i - 1]], cities[route[i]]);
    }
    total_distance += calculate_distance(cities[route.back()], cities[route.front()]);
    return 1 / total_distance;
}
```

4-6. Selecting parents, performing crossover and mutation, and replacing the old population:
You can use libraries like [GAUL](http://gaul.sourceforge.net/) or [EO](https://eodev.github.io/eo/index.html) to implement these steps.

7. Stopping criterion: You can set a maximum number of generations or check if there is no improvement in the best solution found after a certain number of iterations.

8. Outputting the best solution found:
```cpp
void print_best_solution(const std::vector<City>& cities, const std::vector<int>& best_route) {
    std::cout << "Best route found:" << std::endl;
    for (int city_id : best_route) {
        std::cout << cities[city_id].id << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
}
```

With these code snippets and outline, you can start building your own TSP solver using a genetic algorithm in C++. Remember to include the necessary headers and libraries for the GA implementation.
유전 알고리즘을 사용하여 여행 세일즈맨 문제(TSP)를 해결하는 C++ 프로그램을 만들기 위한 기본 개요와 몇 가지 코드 조각을 제공할 수 있습니다. 그러나 문제의 복잡성과 응답 길이의 제한으로 인해 여기서 완전한 해결책을 제공할 수는 없습니다.

프로그램을 구성하는 방법에 대한 개요는 다음과 같습니다.

1. 파일에서 입력 데이터를 읽습니다.
2. 솔루션의 모집단(경로)을 초기화합니다.
3. 각 해의 적합성을 평가합니다.
4. 적합도에 따라 부모를 선택합니다.
5. 교차 및 돌연변이 연산을 수행하여 자손을 생성합니다.
6. 이전 개체군을 새 개체군으로 교체합니다.
7. 중지 기준(예: 최대 세대 수 또는 최적 해의 개선 없음)이 충족될 때까지 3~6단계를 반복합니다.
8. 찾은 최적의 솔루션을 출력합니다.

아래는 이 프로세스의 주요 부분을 보여주는 몇 가지 코드 조각입니다.

1. 파일에서 입력 데이터 읽기:
```cpp
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>

struct City {
    int id;
    double x, y;
};

std::vector<City> read_cities_from_file(const std::string& filename) {
    std::ifstream input_file(filename);
    if (!input_file.is_open()) {
        std::cerr << "Error opening file: " << filename << std::endl;
        exit(1);
    }

    std::vector<City> cities;
    int id;
    double x, y;
    while (input_file >> id >> x >> y) {
        cities.push_back({id, x, y});
    }
    return cities;
}
```

2. 솔루션 모집단 초기화하기:
```cpp
#include <algorithm>
#include <random>

std::vector<std::vector<int>> initialize_population(int num_individuals, int num_cities) {
    std::vector<int> initial_route(num_cities);
    std::iota(initial_route.begin(), initial_route.end(), 0);

    std::vector<std::vector<int>> population(num_individuals);
    for (int i = 0; i < num_individuals; ++i) {
        std::shuffle(initial_route.begin(), initial_route.end(), std::mt19937{std::random_device{}()});
        population[i] = initial_route;
    }
    return population;
}
```

3. 각 솔루션의 적합성을 평가합니다:
```cpp
double calculate_distance(const City& a, const City& b) {
    double dx = a.x - b.x;
    double dy = a.y - b.y;
    return std::sqrt(dx * dx + dy * dy);
}

double route_fitness(const std::vector<City>& cities, const std::vector<int>& route) {
    double total_distance = 0.0;
    for (size_t i = 1; i < route.size(); ++i) {
        total_distance += calculate_distance(cities[route[i - 1]], cities[route[i]]);
    }
    total_distance += calculate_distance(cities[route.back()], cities[route.front()]);
    return 1 / total_distance;
}
```

4-6. 부모 선택, 크로스오버 및 돌연변이 수행, 이전 모집단 교체:
[GAUL](http://gaul.sourceforge.net/) 또는 [EO](https://eodev.github.io/eo/index.html)와 같은 라이브러리를 사용하여 이러한 단계를 구현할 수 있습니다.

7. 중지 기준: 최대 생성 횟수를 설정하거나 특정 반복 횟수 후에 찾은 최적의 솔루션에 개선 사항이 없는지 확인할 수 있습니다.

8. 찾은 최적의 솔루션을 출력합니다:
```cpp
void print_best_solution(const std::vector<City>& cities, const std::vector<int>& best_route) {
    std::cout << "Best route found:" << std::endl;
    for (int city_id : best_route) {
        std::cout << cities[city_id].id << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
}
```

이 코드 스니펫과 개요를 통해 C++에서 유전 알고리즘을 사용하여 자신만의 TSP 솔버를 구축할 수 있습니다. GA 구현에 필요한 헤더와 라이브러리를 포함해야 한다는 점을 잊지 마세요.