【源码】基于遗传算法和模拟退火的旅行商问题优化器

项目简介

本项目是用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）的优化工具，运用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）求解。同时提供图形用户界面（GUI），方便用户交互和参数设置。

项目的主要特性和功能

1. 采用遗传算法和模拟退火算法这两种启发式优化算法求解TSP问题。
2. 具备图形用户界面，可直观进行参数设置、问题输入和结果展示。
3. 支持用户选择预设地图或随机生成地图来创建TSP问题实例。
4. 允许用户按需调整算法参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等。
5. 展示求解过程中的迭代次数和对应适应度值，以及最佳路径。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python环境和PyQt5库。

下载源码

下载项目源码并解压。

运行程序

在命令行中运行main_f_min.py或main_TSP.py，根据提示输入参数或直接在GUI界面进行设置。示例命令：python main_TSP.py --method GA --mood history --map_mood random --GA_N 50 --GA_C 0.95 --GA_M 0.02

使用GUI

打开应用程序，选择算法（GA或SA）；设置算法参数和地图生成方式；点击“解答”按钮开始求解过程，程序将展示求解结果和路径。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】