禁忌搜索算法Python实现
禁忌搜索算法的 Python 实现，蛮适合想深入优化算法的你玩一玩。压缩包里写的是用它来解旅行商问题，代码结构清晰，思路也比较实用。
旅行商问题的思路其实不难懂——n 个城市走一圈，回到起点，路径最短就赢了。用禁忌搜索来解这个问题，有点像“有点记性”的试错法。它会记住走过的烂路径，不让你再犯同样的错。挺适合那种局部最优容易卡住的问题。
实现里定义了城市坐标、邻接矩阵啥的，从一个随机路径开始走，每次换一换两个城市位置，看看是不是更短。如果是，嘿，就记下来；不是也没事，再试。但某些路径短是短，老是走回去也不行，所以就有了禁忌列表。最近走过的会被暂时“封禁”，你不能老是想着回头。
几个核心函数也直观，比如generate_initial_solution()搞初始路径，neighbourhood()生成邻居方案，fitness()算路径长度。还有判断禁忌的is_tabu()，每步都在打磨路径，但不瞎折腾。
代码还挺简洁的，适合拿来直接用或者改造成自己的版本。如果你对搜索算法感兴趣，尤其是 TSP 这类组合优化问题，可以先看看这个包，再参考一下其他算法做个对比，比如模拟退火或者遗传算法。
建议跑代码前，自己用几组城市坐标测一下，感受下每次迭代路径怎么变的。如果你在做算法题、比赛或者优化项目，这份资源还蛮能一些实战思路的。
文件大小：3.3KB
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