遗传算法解决TSP旅行商问题 Python实现

本仓库提供了一个使用遗传算法解决TSP（旅行商问题）的Python实现。该实现不仅能够计算出最优路径，还能通过图像输出直观展示结果。用户可以根据需要自行修改城市经纬度，以适应不同的场景和需求。

功能特点

• 遗传算法实现：采用经典的遗传算法来解决TSP问题，确保找到近似最优解。
• 图像输出：通过Matplotlib库生成路径图像，直观展示旅行商的行走路径。
• 自定义经纬度：用户可以根据实际情况修改城市的经纬度，以适应不同的地理分布。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/yourusername/your-repo.git
   cd your-repo
   

2. 运行代码：

   python tsp_genetic_algorithm.py
   

3. 修改经纬度： 打开tsp_genetic_algorithm.py文件，找到城市经纬度定义部分，根据需要修改经纬度数据。

4. 查看结果： 运行代码后，程序将输出最优路径的图像，并在控制台显示路径长度。

依赖库

• Python 3.x
• Matplotlib
• NumPy

贡献

欢迎大家提出改进建议或提交Pull Request。如果你有更好的算法实现或其他优化方案，请随时分享。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

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希望通过本仓库的资源，能够帮助你更好地理解和应用遗传算法解决TSP问题。如果你有任何问题或建议，欢迎在Issues中提出。