旅行商问题python代码实际运用

### 实现旅行商问题 (TSP) 的实际应用案例

对于旅行商问题(TSP)，一种常见的解决方法是在物流配送领域优化路径规划。通过使用遗传算法(GA)来求解TSP可以有效地找到近似最优解，这种方法已经被广泛应用于各种场景中[^2]。

下面是一个简单的基于Python的TSP实现例子，该实例利用`scipy.optimize.linear_sum_assignment`函数作为辅助工具：

import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix
from scipy.optimize import linear_sum_assignment


def calculate_tsp_path(cities_coordinates):
    """计算给定城市坐标的最短巡回路径"""
    
    # 计算各城市间的距离矩阵
    distM = distance_matrix(cities_coordinates, cities_coordinates)

    # 使用线性指派问题的方法获得初步解
    row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(distM)

    # 构建访问顺序列表
    tour_order = list(col_ind)
    tour_order.append(tour_order[0])

    return tour_order, sum([distM[tour_order[i], tour_order[i+1]] for i in range(len(tour_order)-1)])


if __name__ == "__main__":
    city_coords = [
        [0, 0],
        [5, 7],
        [-9, 8],
        [10, 1],
        [4, 6]
    ]
    
    optimal_route, total_distance = calculate_tsp_path(city_coords)
    print(f"Optimal route found is {optimal_route} with a total travel cost of {total_distance:.2f}")

此代码片段定义了一个名为`calculate_tsp_path()`的功能，它接收一组二维坐标表示的城市位置，并返回最佳游览路线以及相应的总行程成本。注意这里采用的是简化版模型，在处理更复杂的真实世界情况时可能还需要考虑更多因素如交通状况、时间窗口约束等。