frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttime# 生成城市坐标city_num =10# 城市数量name = ["city's name"] * city_num# 这个并没什么用,但是不要省,省了的话还要修改代码x = [np.random.randint(0,100)foriinrange(city_num)] y = [np.random.randint(0,100)foriinrange...
min_distance=float('inf')shortest_route=None # 遍历所有路线,计算总距离并找出最短路线forrouteinall_routes:# 初始化总距离 total_distance=0# 遍历路线中的每个城市foriinrange(len(route)):# 获取当前城市 from_city=route[i]# 获取下一个城市,使用取模运算实现循环 to_city=route[(i+1)%len(route)...
else: for i in range(3,n+1): num_list.append(num_list[i-1]+num_list[i-2]) print(num_list) return num_list[n] obj = Solution() result = obj.climbStairs(10) print(result) 提交LeetCode只击败了12.72%的人。通过优化 class Solution: def climbStairs(self, n: int) -> int: a,b,...
深度学习算法关于TSP问题的python代码 tsp python python实现回溯法与分支限界 一、开发环境 开发工具:jupyter notebook 并使用vscode,cmd命令行工具协助编程测试算法,并使用codeblocks辅助编写C++程序 编程语言:python3.6 二、实验目标 1. 请用回溯法求对称的旅行商问题(TSP问题) 2. 请用分支限界法求对称的旅行商问题...
GA solve TSP—— A simple python code 机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法 遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,通过模拟自然进化过程搜索最优解。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,初代种群产生之后,按照适者生存和...
(float(parts[0]), float(parts[1]))) # greedy algorithm flag = [0] * nodeCount # noted the node flag[0] = 1 solution = [0] * nodeCount obj = 0 i = 0 index = 0 while i < nodeCount-1: dis_min = float("inf") for j in range(0, nodeCount): if flag[j] == 0 and...
In [10] # 同时添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候只要运行下方代码即可: # Also add the following code, # so that every time the environment (kernel) starts, # just run the following code: import sys sys.path.append('/home/aistudio/external-libraries') from itertools import permuta...
<1>python <2>代码基于具体的实例,如有需要可自行修改问题规模为n,不再赘述 2.code # 代价矩阵 999表示无穷arc = [[999,3,6,7], [5,999,2,3], [6,4,999,2], [3,7,5,999]]# city 存放除出发点0外的城市city = [1,2,3]# 访问标志数组 0-未访问 1-已访问visit = [0,0,0]# 存放...
-> Demo code:examples/demo_ga_udf.py#s1 # step1: define your own operator:defselection_tournament(algorithm, tourn_size):FitV = algorithm.FitV sel_index = []foriinrange(algorithm.size_pop): aspirants_index = np.random.choice(range(algorithm.size_pop), size=tourn_size) sel_index.appen...
Valif__name__=="__main__":# Parse argumentsiflen(sys.argv)<2:print("Usage: tsp.py npoints <seed>")sys.exit(0)npoints=int(sys.argv[1])seed=int(sys.argv[2])iflen(sys.argv)>2else1# Create n random points in 2Drandom.seed(seed)nodes=list(range(npoints))points=[(random.randint...