基于Python的多极小函数路径优化算法实现.zip

简介：
本项目为一个利用Python语言编写的多极小值函数路径优化算法实现。通过改进传统算法，在复杂函数空间中高效寻找全局最优解。 资源包含文件：课程报告word和pdf两个版本+源码 1. 由于模拟退火算法（SA）可选模式较多，用户界面难以呈现所有选项，因此在UI中仅显示基于迭代次数收敛的模拟退火算法设置。 2. 在使用模拟退火算法时，状态更新模式对结果影响较大，默认采用效果较好的MULTI2模式；循环迭代次数同样会对结果产生重要影响。建议参数如下：TSP3050（外循环200次、内循环500次）、TSP75（外循环200次、内循环3000次）。 3. 报告中的数据分析是在非UI界面下运行的(main_TSP.py)，与使用UI(ui_TSP.py)时执行同一算法所需的时间可能会有所不同。 4. 运行非UI(Optimization-algorithm-mainmain_TSP.py): 可修改参数位于代码第394至422行。运行带有图形用户界面的程序则会显示相应的图形界面。