Python遗传算法TSP求解代码

Python 写的遗传算法 TSP 代码，逻辑清晰、结构也不乱，挺适合用来入门或者做项目参考的。

旅行商问题的套路你懂的，就是跑最短路径那套。用遗传算法搞定它，思路其实挺自然：一开始丢一堆随机路径进去，像选秀一样慢慢挑优胜者，配对、突变，选出最优路径。嗯，听着有点像现实里的基因进化，对吧？

代码里用到了NumPy和Pandas。城市位置放在.csv文件里，Pandas 一把梭就能读出来，起来也方便。适应度评估那块就是算路径长度，路径越短越香。选拔机制支持轮盘赌和锦标赛，都挺经典的，随你偏好。

交叉和变异操作做得还不错，支持PMX（部分匹配交叉），变异策略也可以调，想稳定就调低点，想探索多点就加大力度。适合搞实验或者优化策略研究。代码里还留了不少地方方便你加点自己的逻辑，比如动态变异率啥的。

建议你跑的时候多试几组参数，比如种群数量、变异概率、迭代轮数，调起来有惊喜。嗯，还有，路径可视化那块可以自己拓展下，加个matplotlib效果更直观。

如果你刚好在研究TSP、搞优化算法，或者想了解遗传算法的实战玩法，这份代码真挺适合你看看。想进阶的，也可以顺手看看这篇和这篇做对比，思路不太一样。