LKH优化算法python实现
时间: 2023-12-04 11:04:38 浏览: 64
LKH算法是一种解决旅行商问题(TSP)的启发式算法,可以得到较优的解。下面是LKH算法的Python实现。
首先需要安装LKH算法的Python包:
```python
pip install LKH
```
然后就可以使用LKH算法对TSP问题进行求解了。以下是一个示例代码:
```python
from LKH import LKH
import numpy as np
# 构造随机TSP数据
n = 10
np.random.seed(1)
x = np.random.rand(n) * 10
y = np.random.rand(n) * 10
# 构造距离矩阵
dist_matrix = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
dist_matrix[i][j] = np.sqrt((x[i]-x[j])**2 + (y[i]-y[j])**2)
dist_matrix[j][i] = dist_matrix[i][j]
# 使用LKH算法求解TSP问题
lkh = LKH()
tour = lkh.solve_dist(dist_matrix)
# 输出结果
print('Tour:', tour)
print('Total distance:', lkh.trace_computed_cost())
```
这个示例程序首先生成了一个包含10个城市的随机TSP问题,然后使用LKH算法求解。最后输出了找到的最优路径和路径长度。
需要注意的是,LKH算法的求解结果不一定是全局最优解,但通常可以得到很好的近似解。