使用退火法求解att48.tsp数据集的最优路径并绘图显示python代码

好的，以下是使用退火算法求解att48.tsp数据集的最优路径并绘图显示的Python代码：

首先需要安装依赖包`numpy`和`tqdm`，可以通过以下命令安装：

pip install numpy
pip install tqdm

然后，可以使用以下代码实现：

import numpy as np
from tqdm import tqdm
import matplotlib.pyplot as plt


def read_tsp_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        lines = f.readlines()[6:-1]
        coords = [list(map(float, l.strip().split()[1:])) for l in lines]
    return np.array(coords)


def distmat(coords):
    n = coords.shape[0]
    dist_mat = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            dist_mat[i][j] = np.linalg.norm(coords[i] - coords[j])
    return dist_mat


def calc_path_len(path, dist_mat):
    path_len = 0
    for i in range(len(path) - 1):
        path_len += dist_mat[path[i]][path[i + 1]]
    return path_len


def get_random_path(n):
    path = list(range(n))
    np.random.shuffle(path)
    return path


def get_neighbor_path(path):
    new_path = path.copy()
    i, j = np.random.choice(len(path), 2, replace=False)
    new_path[i], new_path[j] = new_path[j], new_path[i]
    return new_path


def simulated_annealing(dist_mat, init_temp, alpha, stopping_temp, stopping_iter):
    path = get_random_path(len(dist_mat))
    cur_path_len = calc_path_len(path, dist_mat)
    temp = init_temp
    best_path = path
    best_path_len = cur_path_len
    for i in tqdm(range(stopping_iter)):
        new_path = get_neighbor_path(path)
        new_path_len = calc_path_len(new_path, dist_mat)
        delta = new_path_len - cur_path_len
        if delta < 0 or np.exp(-delta / temp) > np.random.random():
            path = new_path
            cur_path_len = new_path_len
        if cur_path_len < best_path_len:
            best_path = path
            best_path_len = cur_path_len
        temp *= alpha
        if temp < stopping_temp:
            break
    return best_path, best_path_len


if __name__ == '__main__':
    coords = read_tsp_file('att48.tsp')
    dist_mat = distmat(coords)
    best_path, best_path_len = simulated_annealing(dist_mat, init_temp=100000, alpha=0.9995, stopping_temp=1e-8, stopping_iter=1000000)
    print(f'best path: {best_path}')
    print(f'best path length: {best_path_len}')
    plt.plot(coords[best_path][:, 0], coords[best_path][:, 1], 'o-r')
    plt.show()

其中，`read_tsp_file`函数用于读取tsp文件中的坐标数据；`distmat`函数用于计算距离矩阵；`calc_path_len`函数用于计算路径长度；`get_random_path`函数用于生成随机路径；`get_neighbor_path`函数用于生成相邻路径；`simulated_annealing`函数用于实现模拟退火算法；最后，在`__main__`函数中调用`simulated_annealing`函数，并显示最优路径的坐标图。

需要注意的是，退火算法是一种随机化算法，因此每次运行结果可能会有所不同。