TSPLIB python

TSPLIB是一个用于解决旅行商问题（TSP）的标准测试库。Python的LKH接口可以用来调用LKH求解TSP问题，并且可以使用TSPLIB提供的问题实例进行测试。你可以在GitHub上找到一个名为LKH_TSP的Python接口（https://github.com/unr-arl/LKH_TSP），该接口提供了使用LKH求解TSP问题的功能。

要使用LKH_TSP接口，首先需要按照要求在当前文件夹下创建LKH和TSPLIB文件夹。然后在LKH文件夹下创建一个名为LKH-2.0.9的子文件夹，并将LKH.exe文件放在LKH-2.0.9目录下。

使用命令行执行"python InvokeLKH.py"命令，即可调用LKH_TSP接口来求解TSP问题。

TSPLIB库中的问题实例包含了城市之间的距离矩阵C，通过变换可以得到新的距离矩阵D。这种变换可以保持TSP的最优解不变，但会改变最小生成树和1-tree。选取合适的变换可以改善alpha-measure指标的表现。K. Helsgaun使用次梯度优化方法来选择这种变换，并且在变换的过程中可能会发现TSP问题的真正最优解。如果计算得到的最小的1-tree正好是一个环游（tour），那么这个tour就是最优解。

因此，使用TSPLIB和LKH_TSP接口，你可以通过Python来测试和求解TSP问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【LKH算法体验】Python调用LKH算法求TSP问题](https://blog.csdn.net/baidu/article/details/124723962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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