TSP 旅行商问题:启发式优化算法求解

程序随机生成城市点,城市数量可以手动修改,城市数量[20,2000],城市数量越大程序求解时间越长

参数与交互操作

停止准则
连续 K 轮没有明显改进,就认为算法基本收敛。
ε 是真实路径长度改进值。

早停逻辑:连续 K 轮满足“历史最优距离改善量 < ε”结束迭代。

请先生成城市

使用说明

  • 默认城市数量,可手动修改。
  • 算法参数有默认值,可手动修改
  • 点击“随机生成城市”生成城市场景
  • 点击“开始求解”,按照对应的算法进行求解
  • 如果不想等待,可以点击“停止运行”,结束程序
当前算法
SA
城市数量
50
初始距离
-
最优距离
-
改进率
-
迭代轮数
-

城市分布与当前最优路径

蓝线为当前历史最优闭合路径,红点为起点/终点。未求解前只显示城市点。
最优路径 起点/终点 普通城市

收敛曲线

纵轴是历史最优距离。距离越小,曲线越低;算法有效时曲线向下下降。
运行后将在这里解释结果,并检查路径是否合法。
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