探索旅行推销员求解器：近邻、双树与2-opt算法

标题中提到的“tsp-solver:旅行推销员求解器（最近邻，双树，2 opt）”是指一套算法和程序，其设计目的是为了求解经典的计算机科学问题——旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。这是一个典型的组合优化问题，旨在寻找一条最短的路径，让旅行商访问一系列城市各一次，并最终回到起点。 描述详细说明了该求解器的工作原理和实现的算法。首先，它需要一个包含旅行目的地坐标的.txt文件作为输入。这里提到了一个示例文件名“instances/small.txt”，意味着程序需要一个包含城市坐标的数据文件。在图论中，这些坐标点将被抽象为图中的顶点，而城市间的距离则是顶点之间的边。 “最近邻”启发式算法是一种贪心策略，它从起始点出发，每一步都选择与当前点距离最近的未访问点作为下一个访问点，直至访问完所有点，最终返回起点。该策略简单直观，但并不保证找到最优解，往往获得的是一个近似解。 “双树”启发式算法则是一种更为复杂的策略，它构建两棵树来代表城市间的路径。一棵树包含所有城市作为节点，另一棵树则由所有城市中选出的一些节点组成。通过计算两棵树之间的匹配来构造解决方案，该方法能够获得比最近邻更好的结果。 描述中还提到了“2-opt”算法，这是另一种用于优化TSP解决方案的局部搜索算法。该算法的工作原理是通过反复交换路径中的两条边来不断改善当前路径，减少总旅行距离。它是一种迭代的方法，每次迭代都会寻找新的边交换方案，直至无法进一步改进路径为止。 最后，描述中提到了如何通过运行Python脚本plot_graph.py中的draw_g()方法来可视化图形和解决方案的路线。该脚本可能是用作可视化算法的执行过程和结果，帮助用户直观理解旅行商的路线，以及如何通过不同的启发式和优化算法来改善路径。 【标签】中指明了该求解器是用Python编写的，这表明其用户界面友好，且有强大的社区支持和丰富的数据科学、机器学习相关的库，这使得Python成为解决此类问题的理想选择。 【压缩包子文件的文件名称列表】中只有一个名为“tsp-solver-main”的文件夹。由于只提供了一个文件夹名称而没有详细的文件列表，我们无法准确得知文件夹内部具体包含哪些文件和结构，但可以推断该文件夹可能是源代码的主目录，其中可能包含了算法实现的Python脚本、数据文件、可视化工具，以及可能的文档或说明文件等。在实际应用中，用户需要解压缩该文件包，并根据其中的指示进行必要的配置和运行，来使用旅行推销员求解器。