scikit-opt进行旅行商问题时，如何不访问某一条路线

### 回答1：
要解决旅行商问题，可以使用scikit-opt中的遗传算法或模拟退火算法。如果您不希望访问某条路线，可以在计算目标函数时进行限制。假设您有一个包含所有城市的列表cities，您可以定义一个目标函数来计算旅行商经过所有城市的总距离，如下所示：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from sko.GA import GA

# 定义城市坐标
cities = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4]])

# 计算城市间的距离
dist_matrix = squareform(pdist(cities, metric='euclidean'))

# 定义目标函数
def tsp_func(solution):
    # 如果某条路线不需要访问，将其距离设为无穷大
    dist_matrix[:, 2] = np.inf
    dist_matrix[2, :] = np.inf
    # 计算总距离
    dist_sum = dist_matrix[solution, np.roll(solution, -1)].sum()
    return dist_sum

# 使用遗传算法求解旅行商问题
ga = GA(func=tsp_func, n_dim=len(cities), size_pop=50, max_iter=100, prob_mut=0.01)
best_solution, best_fitness = ga.run()
print('Best solution:', best_solution, 'Best fitness:', best_fitness)

在这个例子中，第三个城市的索引是2，如果您希望不访问这个城市，可以在目标函数中将其所在的行和列的距离设置为无穷大。这样在计算总距离时，遗传算法就会忽略这条路线。

### 回答2：
在使用scikit-opt解决旅行商问题时，如果不想访问某条特定的路线，可以通过修改问题的目标函数来实现。目标函数是用于评估每个解决方案的一个指标，例如总旅行时间或总距离。

首先，需要将不想访问的路线从候选解中剔除。可以通过在问题的解空间中禁止该特定路线的出现来实现。解空间是所有可能的解决方案组成的空间。例如，如果路线是通过城市0，1 和2 的路径，而我们不想访问路径1-2，那么可以将这一路径从解空间中排除。

然后，需要调整目标函数，使其不考虑不想访问的路线。这可以通过修改目标函数的计算方式来实现。例如，如果目标函数计算总旅行时间，可以将不想访问的路线所对应的时间计入一个非常大的值，使得优化过程忽略该路径。这样，优化算法将会自动选择不经过该路线的更优解决方案。

最后，使用scikit-opt中的相关算法进行求解。可以选择不同的优化算法，如遗传算法、模拟退火或粒子群算法等，来获得最优的解决方案。

总结而言，要在scikit-opt中解决旅行商问题时不访问某条路线，需要从解空间中排除该路线，并相应地修改目标函数，使其不考虑该路线。然后使用scikit-opt中的优化算法进行求解。

### 回答3：
在使用scikit-opt进行旅行商问题时，如果不希望访问某一条特定路线，可以通过在目标函数或限制条件中进行调整以实现。

在目标函数中，可以对不访问某一条路线进行惩罚，使其在优化过程中不被选择。例如，可以将不希望访问的路线的距离设置为一个非常大的值，或者将其花费设置为一个非常高的代价，这样在求解最优解时，系统会倾向于选择其他可行的路线。

另外，在限制条件中，可以设置一个约束条件来排除不访问某一条特定路线。通过设置一个布尔变量，表示是否访问该路线，然后再将其纳入到限制条件中，在进行优化时，系统会考虑这个条件，从而实现不选择该路线的目的。

总之，通过在目标函数或限制条件中对不希望访问的某一条路线进行调整，可以使scikit-opt在求解旅行商问题时不选择该路线，从而实现不访问某一条路线的需求。