NASA遗传算法无人机路径规划 Python Jupyter TSP优化｜免费代码

核心功能

• 遗传算法TSP求解：优化无人机访问多个目标点的最短路径
• 完整可视化：路径图、收敛曲线、GIF动画生成
• 性能基准测试：多场景（10点、20点、30点）系统性测试
• 结果分析：最优解对比、时间复杂度分析、热力图展示

运行环境

Python 3.6+, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-opt, Pillow

核心文件

• GAPathPlanning.ipynb - 主Notebook（包含全部代码和结果）
• requirements.txt - Python依赖列表
• README_CN.md - 详细中文文档

使用方法

pip install -r requirements.txt
jupyter notebook GAPathPlanning.ipynb

主要特性

• TSP路径优化：找到访问所有目标的最短路径
• 参数化配置：种群大小、迭代次数、变异率可调
• 多边形目标生成：自动生成规则分布的目标点
• 动画生成：优化过程的GIF动画
• 基准测试框架：不同参数组合的系统对比

输出结果

• CSV文件：最优路径长度、理论最优值、计算耗时
• 图片：路径可视化、收敛曲线
• GIF动画：优化过程演示
• 热力图：不同参数的性能对比

实验结果

10个目标点50代即可找到最优解；20个目标点需要100代；30个目标点在100代时仍有约2倍优化空间。计算时间从0.05秒（10点）到0.13秒（30点）。

适用场景

无人机任务规划、森林火灾监测、配送路线优化、农业植保、巡检任务、环境监测、遗传算法教学演示

技术亮点

NASA VIP 2022项目背景、完整Jupyter Notebook实现、丰富可视化、系统性基准测试、结果持久化