关键路径算法python
时间: 2023-11-18 21:55:47 浏览: 53
关键路径算法是一种基于进度网络模型的方法,用于确定在一定工期、成本、资源约束条件下的最优进度安排。在Python中,可以使用NetworkX库来实现关键路径算法。该库提供了拓扑序列和关键路径的函数,但需要手动计算事件的最早开工时间和最晚完成时间。以下是一个简单的关键路径算法的Python实现:
1. 首先,需要定义一个有向无环图(DAG)来表示进度网络模型。可以使用NetworkX库中的DiGraph类来创建DAG。
2. 然后,需要为每个活动定义持续时间和前置活动。可以使用DiGraph类中的add_edge方法来添加边和权重。
3. 接下来,需要计算每个活动的最早开始时间和最晚开始时间。可以使用拓扑排序算法来实现。在NetworkX库中,可以使用topological_sort函数来获取拓扑序列。
4. 然后,需要计算每个活动的最早完成时间和最晚完成时间。可以使用逆拓扑排序算法来实现。在NetworkX库中,可以使用topological_sort函数的reverse参数来获取逆拓扑序列。
5. 最后,需要计算每个活动的总浮动时间和自由浮动时间,以及关键路径。可以使用DiGraph类中的edges方法来获取所有边,然后根据最早完成时间和最晚完成时间来计算浮动时间和关键路径。
相关问题
python关键路径算法
关键路径算法是一种用于确定项目中关键活动和关键路径的方法。在Python中,可以使用网络分析库NetworkX来实现关键路径算法。
下面是一个使用NetworkX库计算关键路径的示例代码:
```python
import networkx as nx
# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
# 添加活动节点
G.add_node('A', duration=5)
G.add_node('B', duration=3)
G.add_node('C', duration=2)
G.add_node('D', duration=4)
G.add_node('E', duration=6)
G.add_node('F', duration=2)
G.add_node('G', duration=4)
G.add_node('H', duration=1)
# 添加活动之间的依赖关系
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('A', 'C')
G.add_edge('B', 'D')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('C', 'E')
G.add_edge('D', 'F')
G.add_edge('E', 'F')
G.add_edge('F', 'G')
G.add_edge('G', 'H')
# 计算关键路径
critical_path = nx.dag_longest_path(G)
# 输出关键路径
print("Critical Path:", critical_path)
```
运行以上代码,将输出关键路径。关键路径是指项目中最长的路径,它决定了项目的最短完成时间。
拓扑排序 ,关键路径算法代码
拓扑排序是一种对有向无环图进行排序的算法,它将图中的所有结点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点和v,若边(u,v)∈E,则u在线性序列中出现在v的前面。关键路径算法是一种用来确定工程中各个活动的最长时间或最短时间的方法,它是基于拓扑排序的。
以下是拓扑排序的Python代码实现:
```python
def topological_sort(graph):
in_degree = dict((u, 0) for u in graph)
for u in graph:
for v in graph[u]:
in_degree[v] += 1
queue = [u for u in graph if in_degree[u] == 0]
result = []
while queue:
u = queue.pop(0)
result.append(u)
for v in graph[u]:
in_degree[v] -= 1
if in_degree[v] == 0:
queue.append(v)
if len(result) != len(graph):
return None # 存在环
return result
```
以下是关键路径算法的Python代码实现:
```python
def critical_path(graph, source, sink):
def dfs(v):
visited.add(v)
if v == sink:
return
for u, w in graph[v]:
if u not in visited:
dfs(u)
dist[v] = max(dist[v], dist[u] + w)
topological_order.append(v)
visited = set()
topological_order = []
dist = {v: 0 for v in graph}
dfs(source)
critical_path_length = dist[sink]
critical_path = []
while topological_order:
v = topological_order.pop()
if dist[v] == critical_path_length:
critical_path.append(v)
critical_path_length -= max(w for u, w in graph[v])
return critical_path[::-1], dist[sink]
```