使用退火法求解bayg29.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bayg29.tsp数据集最优路径并绘图的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入数据
data = pd.read_csv('bayg29.csv', header=None, index_col=0)
n = len(data)  # 城市数量

# 计算城市之间的距离矩阵
dist = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
    for j in range(n):
        dist[i][j] = np.sqrt((data.iloc[i][0] - data.iloc[j][0]) ** 2 + (data.iloc[i][1] - data.iloc[j][1]) ** 2)

# 定义目标函数
def cost(x):
    res = 0
    for i in range(n - 1):
        res += dist[x[i]][x[i+1]]
    res += dist[x[n-1]][x[0]]
    return res

# 定义退火算法
def anneal():
    x = np.arange(n)  # 初始解
    best_x = x.copy()  # 最优解
    T = 1e3  # 初始温度
    Tmin = 1e-3  # 温度下限
    alpha = 0.99  # 降温速度
    while T > Tmin:
        for i in range(1000):  # 每个温度下进行1000次迭代
            # 产生新解
            new_x = x.copy()
            a = np.random.randint(0, n)
            b = np.random.randint(0, n)
            while a == b:
                b = np.random.randint(0, n)
            new_x[a], new_x[b] = new_x[b], new_x[a]
            # 判断是否接受新解
            delta = cost(new_x) - cost(x)
            if delta < 0 or np.exp(-delta / T) > np.random.rand():
                x = new_x.copy()
                if cost(x) < cost(best_x):
                    best_x = x.copy()
        T *= alpha  # 降温
    return best_x

# 运行退火算法并绘制结果
best_x = anneal()
print('最优路径长度为:', cost(best_x))
plt.plot(data.iloc[best_x, 0], data.iloc[best_x, 1], '-o')
plt.show()

这段代码首先读入了bayg29.tsp数据集，并计算城市之间的距离矩阵。然后定义了目标函数cost和退火算法anneal，最后运行退火算法并绘制结果。运行结果会输出最优路径长度，并绘制最优路径的图像。