SA模拟退火求解TSP问题

算法介绍

import numpy as np
import random as rd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as snsplt.rcParams['font.serif'] = 'Times New Roman'#显示字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#显示正负号
plt.rcParams['font.size'] ='20'#设置字体大小#计算车城市距离
def Dis(loc):Dis = []for i in range(loc.shape[0]):Dis_ = []for j in range(loc.shape[0]):distance = np.sqrt(np.power(loc[i] - loc[j], 2).sum())Dis_.append(distance)Dis.append(Dis_)return np.array(Dis)
#路径图
def draw(path, loc):x = []for node in path:x.append(loc[node])x = np.array(x)plt.plot(x[:, 0], x[:, 1],color='blue')plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], s=15, color='black')plt.show()
#CA_算法
class CA_TSP():def __init__(self,path,dis,loc,iteration ,T = 150,alpha=0.95,plot=True):""":param path: 初始路径:param loc: 城市坐标位置:param iteration: 退火迭代次数:param T: 初始温度:param plot: 是否绘图:param dis: 城市之间的距离:param flag:是偶计算需要城市之间的距离:param alpha:退火速度:param loc:城市坐标"""self.path = pathself.iteration = iterationself.plot = plotself.T = Tself.dis =disself.alpha =alphaself.loc = loc# 计算路线距离从a点到b点(闭合成圈)def length(self,path,dis):length = 0for node1, node2 in zip(path[:-1], path[1:]):length += dis[node1][node2]length = length + dis[path[-1]][path[0]]#闭合总长return length# 随机交换路径中的两个点，产生新的路径def New_path(self,path):if rd.random()>0.5:node = rd.sample(path, 2)path_ = []for i in range(len(path)):path_.append(path[i])temp = path[node[1]]path_[node[1]] = path[node[0]]path_[node[0]] = tempreturn path_#三角换效果一般#可能是参数选取的原因else:node = rd.sample(path, 3)path_ = []for i in range(len(path)):path_.append(path[i])temp0 = path[node[0]]temp1 = path[node[1]]temp2 = path[node[2]]path_[node[0]]=temp2path_[node[1]]=temp0path_[node[2]]=temp1return path_#主程序def run(self):l = []while self.T > 1:for i in range(self.iteration):newPath = self.New_path(self.path)  # 比较路径distanceDif = self.length(newPath, self.dis) - self.length(self.path, self.dis)  # 距离差值if distanceDif < 0:self.path = newPath  # 接受新的解else:  # 以概率exp(-ΔT/T)接受新的解if rd.random() < np.exp(- distanceDif / self.T):  # random()方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内self.path = newPathl.append(self.length(self.path, self.dis))self.T = self.alpha * self.T# print(f'当前温度{self.T}',end='\n')print(f'最优路径-->>:{np.round(self.path,2)}')print(f'最优解 -->>:{self.length(self.path, self.dis)}')if self.plot:#收敛曲线与路径线路图plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']sns.set_style('white')sns.despine(top=True, right=True, )plt.grid(alpha=0.5)plt.plot(l,color='blue')s=r'路径是闭合总长，但绘图并没有闭合，以便看出首尾'plt.title(s)# plt.tight_layout()plt.show()return self.path, l
if __name__=='__main__':#测试数据1# loc = np.array([[565.0,575.0],[25.0,185.0],[345.0,750.0],[945.0,685.0],[845.0,655.0],#                         [880.0,660.0],[25.0,230.0],[525.0,1000.0],[580.0,1175.0],[650.0,1130.0],#                         [1605.0,620.0],[1220.0,580.0],[1465.0,200.0],[1530.0,  5.0],[845.0,680.0],#                         [725.0,370.0],[145.0,665.0],[415.0,635.0],[510.0,875.0],[560.0,365.0],#                         [300.0,465.0],[520.0,585.0],[480.0,415.0],[835.0,625.0],[975.0,580.0],#                         [1215.0,245.0],[1320.0,315.0],[1250.0,400.0],[660.0,180.0],[410.0,250.0],#                         [420.0,555.0],[575.0,665.0],[1150.0,1160.0],[700.0,580.0],[685.0,595.0],#                         [685.0,610.0],[770.0,610.0],[795.0,645.0],[720.0,635.0],[760.0,650.0],#                         [475.0,960.0],[95.0,260.0],[875.0,920.0],[700.0,500.0],[555.0,815.0],#                         [830.0,485.0],[1170.0, 65.0],[830.0,610.0],[605.0,625.0],[595.0,360.0],#                         [1340.0,725.0],[1740.0,245.0]])#存入本地文件数据loc = np.loadtxt(r'./location.txt', dtype='float')loc_N =loc.shape[0]path = list(range(loc_N))rd.shuffle(path)  # 初始路径dis = Dis(loc)#计算城市距离path,l = CA_TSP(path,dis,iteration=10000,T = 1000,plot=True,alpha=0.96,loc=loc).run()#返回路径与每次迭代的结果draw(path, loc)

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