python 变邻域搜素算法

Python中的变邻域搜索算法是一种基于局部搜索的优化算法，用于寻找问题的最优解。它通过在当前解的邻域中搜索更好的解来逐步改善当前解。以下是一个简单的变邻域搜索算法示例：

def neighborhood_search(initial_solution, neighborhood_func, evaluation_func, max_iterations):
    best_solution = initial_solution
    best_evaluation = evaluation_func(initial_solution)

    for i in range(max_iterations):
        neighbors = neighborhood_func(best_solution)
        found_better = False

        for neighbor in neighbors:
            neighbor_evaluation = evaluation_func(neighbor)

            if neighbor_evaluation < best_evaluation:
                best_solution = neighbor
                best_evaluation = neighbor_evaluation
                found_better = True

        if not found_better:
            break

    return best_solution, best_evaluation

在上面的示例中，`initial_solution` 是初始解，`neighborhood_func` 是一个函数，用于生成当前解的邻居解集合，`evaluation_func` 是一个评估函数，用于评估解的质量，`max_iterations` 是最大迭代次数。

你可以根据具体问题实现自定义的 `neighborhood_func` 和 `evaluation_func` 函数。`neighborhood_func` 函数应该返回当前解的所有可能邻居解，`evaluation_func` 函数应该根据问题定义返回解的评估值。

请注意，这只是变邻域搜索算法的一个简单示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行更复杂的实现。