我有一些代码,我正在为我的课程做。我的想法是用Tabu搜索解决旅行推销员搜索问题。我在我的代码中已经完成的工作是随机生成一个城市列表(基于用户的输入 - 他想要拥有多少个城市,程序在开始时提出的问题)和他们自己的坐标集(X和Y),我可以计算它们之间的距离(我假设,推销员可以直接从一个城市直接到另一个城市)。
我有什么问题,是禁忌搜索。我的想法是有一个默认路径,只需按顺序访问所有城市,就会生成它们(第47行,变量名:domyslne)。然后,我得到它,我交换两个随机城市,并计算该路线的长度。这是棘手的部分: 我无法得到禁忌和所有条件,我想要(它可能是一组嵌套循环)。我想获得2个表:tabu(我存储X最后组合检查)和tabulen(它存储禁忌表中相应路径的长度)。接下来我渲染一条新路线并计算它的长度。如果tabu已达到它的最大大小X,并且新路由的长度较小,则当前存储的最高值,我们从禁忌列表中删除该最高值,并将其替换为我刚刚渲染的新值。最后,在这样的命令的Y循环之后(默认情况下当前设置为6,但我正在考虑像城市平方或其他东西一样),我从禁忌表获得最短的路线并将其作为解决方案呈现。我不确定如何让它正常工作,我希望我能在这里得到一些帮助。非常感谢你!
import math
from pprint import pprint
from random import *
def odleglosci(a1, a2, b1, b2):
w1 = a1 - b1 # wspolrzedne X (roznica)
w2 = a2 - b2 # wspolrzedne Y (roznica)
w1k = w1 * w1 # kwadrat wwspolrzednych X
w2k = w2 * w2 # kwadrat wspolrzednych Y
suma = w1k + w2k # suma kwadratow
return round(math.sqrt(suma), 2) # pierwiastek z sumy kwadratow, zaokraglony do 2 miejsca po przecinku
def path_length(cities, path):
cities_pairs = zip(path, path[1:])
consecutive_distances = [odleglosci(cities[a][0], cities[a][1], cities[b][0], cities[b][1]) for (a, b) in
cities_pairs]
return round(sum(consecutive_distances), 2)
def generate_city_coordinates(cities_count):
axis_range = range(cities_count * 5)
return tuple(zip(sample(axis_range, cities_count), sample(axis_range, cities_count)))
def calculate_distances(city_coordinates):
result = []
for city in city_coordinates:
city_distances = []
for other_city in city_coordinates:
distance = odleglosci(city[0], city[1], other_city[0], other_city[1])
city_distances.append(distance)
result.append(city_distances)
return result
if __name__ == '__main__':
ilosc = int(input("Podaj ilosc miast:"))
wielkosc = 10 * ilosc
miasta = generate_city_coordinates(ilosc)
domyslne = [] # domyslna sciezka
domyslneniep = domyslne # domyslne niepelne, bez powtorzonego pierwszego elementu na ostatnim miejscu
for i in range(0, ilosc):
domyslne.append(i)
domyslne.append(domyslne[0])
print("Domyslna sciezka:")
print(domyslne)
print("wspolrzedne miast:")
print(miasta)
print("odleglosci miedzy miastami:")
wszodl = calculate_distances(miasta) # wszystkie odleglosci
pprint(wszodl)
print("dlugosc domyslnej sciezki:")
print(path_length(miasta, domyslne))
tabu = []
tabulen = []
tabu.append(domyslne)
iteracje = 6 # ilosc iteracji algorytmu TABU
for i in range(1, iteracje):
g = randint(0, ilosc - 1)
j = randint(0, ilosc - 1)
while (j == g):
j = randint(0, ilosc - 1) # dwie rozne wartosci, do zamieniania na liscie
print("G:", g, "J:", j)
nowatablica = domyslneniep
nowatablica[g], nowatablica[j] = nowatablica[j], nowatablica[g]
ost = int(len(nowatablica)) - 1
nowatablica[ost] = nowatablica[0]
print(nowatablica)
print(path_length(miasta, nowatablica))
答案 0 :(得分:0)
好的,所以我想出来了。这里是要替换的正确代码,声明tabu表是
tabu = []
tabuval = [] #wartosci tabi
print(len(tabuval))
tabu.append(domyslne) #([domyslne,(path_length(miasta, domyslne))])
tabuval.append(path_length(miasta,domyslne))
iteracje = 10000 # ilosc iteracji algorytmu TABU
for i in range(1, iteracje):
g = randint(0, ilosc - 1)
j = randint(0, ilosc - 1)
while (j == g):
j = randint(0, ilosc - 1) # dwie rozne wartosci, do zamieniania na liscie
#print("G:", g, "J:", j)
nowatablica = domyslneniep
nowatablica[g], nowatablica[j] = nowatablica[j], nowatablica[g]
ost = int(len(nowatablica)) - 1
nowatablica[ost] = nowatablica[0]
#print("twoja nowa tablica:",nowatablica)
x = path_length(miasta, nowatablica)
if (len(tabu)<5):
tabu.append(nowatablica[:])
#print(tabu)
#print(x)
tabuval.append(x)
elif (len(tabu) == 5 and x < max(tabuval)):
if nowatablica in tabu:
pass
else:
poz = tabuval.index(max(tabuval))
tabu[poz] = nowatablica
tabuval[poz] = x
print(tabu)
print(tabuval)
optpoz = tabuval.index(min(tabuval))
print("Najoptymalniejsza znaleziona sciezka to:", tabu[optpoz])
print("Jej dlugosc to:", tabuval[optpoz])