首次适应算法实践内容

首次适应算法是一种贪心算法，用于解决旅行商问题（TSP）等优化问题。该算法的基本思想是从任意一个点开始，每次选择距离当前点最近的未访问过的点作为下一个访问点，直到所有点都被访问过，最后返回起始点。以下是首次适应算法的实践内容：

1. 定义问题：假设有n个城市，求解它们之间的最优路径。

2. 数据准备：将n个城市的坐标数据保存在一个二维数组中，如cities = [[x1,y1],[x2,y2],...,[xn,yn]]。

3. 初始化：随机选择一个城市作为起始点，并将其标记为已访问。

4. 迭代：依次从当前已访问的点出发，选择距离它最近的未访问点，并将其标记为已访问。迭代直到所有点都被访问过。

5. 计算路径长度：根据已访问的点的顺序计算路径长度，并保存最短路径。

6. 返回结果：返回最短路径和对应的城市访问顺序。

下面是Python代码示例：

import random
import math

# 距离计算函数
def distance(city1, city2):
    return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2)

# 首次适应算法
def first_fit(cities):
    n = len(cities)
    visited = [False]*n
    current = random.randint(0,n-1) # 随机选择起始点
    visited[current] = True
    path = [current]
    length = 0
    while False in visited:
        next = min([i for i in range(n) if not visited[i]], key=lambda x: distance(cities[current], cities[x]))
        visited[next] = True
        path.append(next)
        length += distance(cities[current], cities[next])
        current = next
    length += distance(cities[path[-1]], cities[path[0]]) # 添加回到起点的距离
    return path, length

# 测试
cities = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]]
path, length = first_fit(cities)
print('最短路径为：', path)
print('路径长度为：', length)

运行结果：

最短路径为： [0, 1, 2, 3, 4]
路径长度为： 20.65685424949238

说明：上述代码中，首先定义了一个distance函数用于计算两个城市之间的距离。然后定义了一个first_fit函数用于实现首次适应算法。在该函数中，首先随机选择一个起始点，并将其标记为已访问。接着根据当前已访问的点，选择距离它最近的未访问点，并将其标记为已访问。直到所有点都被访问过，最后返回最短路径和对应的城市访问顺序。最后通过调用first_fit函数，对给定的城市进行路径计算和输出。