你好！遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，用于求解一些复杂的组合优化问题。对于你的情况，每次运行得到的结果不一样是很正常的现象，因为遗传算法是通过随机的方式进行搜索的，所以每次得到的解可能会有所不同。
一般来说，目标函数值最小的解被认为是更优的解。但是这并不是绝对的，因为在某些情况下，可能存在多个局部最优解或者不存在全局最优解的情况。因此，你需要根据具体问题的性质和实际需求来确定哪个结果是最佳的选择。
另外，你可以通过以下几种方式来提高你获得的最优解的质量：
1. 增加迭代次数：在保证计算时间的前提下，可以尝试增加遗传算法的迭代次数，以使得算法有更多的机会找到更好的解。
2. 调整参数设置：可以根据实际情况适当调整遗传算法的一些参数（如交叉率、变异率等），以达到更好的效果。
3. 采用多种初始群体：由于遗传算法是从一个初始群体开始搜索的，不同的初始群体可能会产生不同的结果。可以采用多次运行的方法，从不同的初始群体出发，最终选择其中最好的解作为最优解。
4. 并行运算：可以将程序并行化处理以提高效率并减少误差的影响范围。例如使用多线程或分布式的方式来同时执行多个模拟实验并进行比较和分析。这样可以降低结果的偶然性并且有助于发现潜在的最佳解决方案。
一般来说，目标函数值最小的解被认为是更优的解。但是这并不是绝对的，因为在某些情况下，可能存在多个局部最优解或者不存在全局最优解的情况。因此，你需要根据具体问题的性质和实际需求来确定哪个结果是最佳的选择。
另外，你可以通过以下几种方式来提高你获得的最优解的质量：
1. 增加迭代次数：在保证计算时间的前提下，可以尝试增加遗传算法的迭代次数，以使得算法有更多的机会找到更好的解。
2. 调整参数设置：可以根据实际情况适当调整遗传算法的一些参数（如交叉率、变异率等），以达到更好的效果。
3. 采用多种初始群体：由于遗传算法是从一个初始群体开始搜索的，不同的初始群体可能会产生不同的结果。可以采用多次运行的方法，从不同的初始群体出发，最终选择其中最好的解作为最优解。
4. 并行运算：可以将程序并行化处理以提高效率并减少误差的影响范围。例如使用多线程或分布式的方式来同时执行多个模拟实验并进行比较和分析。这样可以降低结果的偶然性并且有助于发现潜在的最佳解决方案。
