py模拟退火算法tsp

py模拟退火算法TSP（旅行商问题）是一种通过模拟退火算法来求解旅行商问题的方法。模拟退火算法是一种全局优化算法，它通过模拟金属退火的过程来搜索最优解。具体步骤如下：

1. 安装scikit-opt工具箱：在命令行中使用pip install scikit-opt命令来安装scikit-opt工具箱。

2. 编写自定义问题：根据你的具体需求，编写一个自定义问题。你可以使用scikit-opt工具箱中的模拟退火算法来解决TSP问题。在编写自定义问题时，你需要定义地点数量、坐标范围、边界宽度等参数，并生成随机的坐标列表和距离矩阵。

3. 调用算法模块：在主程序中导入所需的模块和类，并设置模拟退火算法的相关参数。然后，创建一个SimulatedAnnealing类的实例，并调用其run方法来执行算法。

4. 获取结果：根据算法执行的结果，你可以获取最优解、路径和程序运行时间等信息。

参考资料：
- scikit-opt工具箱官方文档：https://scikit-opt.github.io/scikit-opt/#/zh/
- Python模拟退火算法求解TSP问题的代码示例

请注意，这只是一个简单的概述，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整和修改。