VRP问题中利用聚类结果进行车辆路径的构建的代码实现
时间: 2023-05-26 20:07:41 浏览: 52
以下是一个示例代码,其使用k-means聚类来分配客户点到不同的车辆路径中,使用Python语言编写:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
# 随机选取初始质心数量为k的k-means算法
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300)
# 对所有客户点进行聚类
cluster_labels = kmeans.fit_predict(customers_coordinates)
# 将客户点分配到对应的车辆路径中
vehicle_routes = [[] for i in range(k)]
for i in range(len(cluster_labels)):
vehicle_routes[cluster_labels[i]].append(i)
# 遍历每个聚类
for i in range(k):
# 构建该聚类对应的车辆路径
route = vehicle_routes[i]
route_length = 0
for j in range(len(route)):
# 计算该车辆路径的长度
# ... (代码省略)...
# 将该车辆路径添加到全部车辆路径列表中
all_vehicle_routes.append(route)
```
在上述代码中,我们首先使用k-means聚类算法将所有客户点分配到k个聚类中。然后,遍历每个聚类,将其中的客户点分配到对应车辆路径中,并计算每条车辆路径的长度。最后,我们将所有车辆路径存储在一个列表中。