Scikit-opt旅行商问题

Scikit-opt是Python中一个用于求解优化问题的库，其中包含了求解旅行商问题的算法。旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，它的目标是在给定的一组城市和城市之间的距离矩阵下，找到一条最短的路径，使得每个城市都被恰好访问一次，最后回到起点城市。

在Scikit-opt中，可以使用遗传算法、模拟退火、蚁群优化等算法来求解TSP问题。以下是使用遗传算法求解TSP问题的示例代码：

from sko.GA import GA_TSP
import numpy as np

# 城市坐标
coordinates = np.array([[16.47, 96.10], [16.47, 94.44], [20.09, 92.54], [22.39, 93.37], [25.23, 97.24],
                        [22.00, 96.05], [20.47, 97.02], [17.20, 96.29], [16.30, 97.38], [14.05, 98.12],
                        [16.53, 97.38], [21.52, 95.59], [19.41, 97.13], [20.09, 94.55], [22.55, 95.09],
                        [24.38, 97.03], [25.23, 98.12], [25.53, 97.24], [22.00, 94.10], [24.05, 95.10],
                        [23.09, 96.09], [25.23, 96.08], [24.38, 94.03], [22.53, 93.09], [20.47, 93.48]])

# 城市距离矩阵
distance_matrix = np.zeros((len(coordinates), len(coordinates)))
for i in range(len(coordinates)):
    for j in range(len(coordinates)):
        distance_matrix[i][j] = np.sqrt(np.sum(np.square(coordinates[i] - coordinates[j])))

# 定义TSP问题的适应度函数
def tsp_func(solution):
    return sum([distance_matrix[solution[i-1]][solution[i]] for i in range(len(solution))])

# 定义遗传算法对象
ga_tsp = GA_TSP(func=tsp_func, n_dim=len(coordinates), size_pop=50, max_iter=500, prob_mut=0.1, prob_crossover=0.9)

# 运行遗传算法求解TSP问题
best_solution, best_fitness = ga_tsp.run()

# 输出最优解和最优适应度值
print('最优解：', best_solution, '最优适应度值：', best_fitness)

在上面的代码中，我们首先定义了一组城市的坐标和城市之间的距离矩阵。然后定义了TSP问题的适应度函数，它的返回值是从起点出发，经过所有城市一次后回到起点的路径长度。接着创建了一个GA_TSP对象，并设置了算法参数。最后运行遗传算法来求解TSP问题，并输出最优解和最优适应度值。

需要注意的是，这里的遗传算法只是其中一种求解TSP问题的算法，Scikit-opt中还包含了其他优化算法可以用来求解TSP问题。