可视化经典旅行商问题：从近邻到模拟退火算法

资源摘要信息:"旅行女售货员问题（Traveling Saleswoman Problem, TSP）是计算机科学中的一个经典组合优化问题，旨在寻找一条最短的路径，让旅行者经过一系列城市，每个城市只访问一次，并最终回到起始城市。该问题属于NP-hard类别，意味着目前没有已知的多项式时间复杂度算法能够解决所有实例。 在给定的文件中，提到的“travelling-saleswoman:一步沿路 - 可视化的经典TSP”是一个工具，它通过可视化的方式帮助用户理解和探索TSP问题。工具提供了一个用户界面，允许用户选择美国城市作为旅行路线中的点，并提供了三种算法：“最近邻”（Greedy Nearest Neighbor）、“Hillclimb”（爬山算法）和“模拟退火”（Simulated Annealing）进行路径优化的比较。 该可视化工具使用了以下技术栈和工具： - Python：作为后端开发的主要编程语言。 - Flask（烧瓶）：一个轻量级的Web应用框架，用于构建该工具的后端服务。 - 谷歌地图API（Google Maps API）：提供地图服务，用于在地图上展示城市和路线。 - 谷歌路线API（Google Directions API）：用于获取真实的驾车或步行路线数据。 - QPX Express API：提供航班数据，用于计算乘坐飞机时的路线和成本。 - PostgreSQL/SQLAlchemy：作为后端数据库管理系统和对象关系映射工具，用于存储城市数据和计算结果。 - Javascript/JQuery/JQuery 用户界面：用于构建动态和交互式的前端用户界面。 - HTML/CSS/Bootstrap：用于创建响应式和美观的网页布局，Bootstrap是常用的前端框架。 文件名称列表中的“travelling-saleswoman-master”表明这是一个包含完整项目代码的主目录，可能包括了所有源代码文件、配置文件以及可能的资源文件。 标签中的“CSS”表明该可视化工具在设计和布局上使用了CSS（层叠样式表），它负责定义网页的外观和格式，包括文字、布局、颜色和其他视觉效果。 在模型.py文件中，开发者可能设计了城市和路线的数据模型，而tsp.py文件则包含了计算旅行商问题解决方案的核心算法逻辑。该算法会尝试通过不同的路径计算方式，找到距离最短或者成本最低的路线。 以上所述内容涵盖了旅行女售货员问题的基础知识、工具的具体功能、所使用的编程语言和技术栈、以及项目文件的结构和命名，为理解和实现TSP问题的可视化提供了一个全面的知识框架。"