差分进化算法求解tsp问题python代码

差分进化（Differential Evolution，DE）是一种全局优化算法，特别适合于处理高维度的问题，比如旅行商问题（Travelling Salesman Problem，TSP）。在Python中，我们可以使用`scipy.optimize.dual_annealing`或`deap`库来实现差分进化算法解决TSP。

以下是使用`deap`库的一个简单示例，它并不直接针对TSP，因为DE本身并不直接支持图搜索，但可以作为一个基础框架展示如何应用DE：

from deap import base, creator, tools
import random

# TSP问题需要一个距离矩阵或函数
def tsp_cost(city_list):
    # 假设city_list是一个二维列表，包含所有城市的坐标
    total_distance = 0
    for i in range(len(city_list)):
        for j in range(i+1, len(city_list)):
            total_distance += distance(city_list[i], city_list[j])
    return total_distance

# 假设distance()是你定义的城市之间的距离计算函数
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, -10, 10)  # 随机生成城市位置
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=len(city_list))
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=0.8, indpb=0.5)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

def main():
    pop = toolbox.population(n=100)  # 创建初始种群
    hof = tools.HallOfFame(1)  # 最佳个体保存
    stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
    stats.register("avg", numpy.mean)
    stats.register("std", numpy.std)
    stats.register("min", numpy.min)
    stats.register("max", numpy.max)

    pop, logbook = algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.9, mutpb=0.1, ngen=1000, stats=stats, halloffame=hof, verbose=True)

    print(f"Best solution found: {hof[0].fitness.values} with cities {hof[0]}")

if __name__ == "__main__":
    main()