分支定界python

分支定界（Branch and Bound）是一种求解优化问题的方法，它通过将问题分解为多个子问题，并通过剪枝策略来减少搜索空间，从而提高求解效率。在Python中，可以使用递归的方式来实现分支定界算法。

下面是一个简单的使用分支定界方法求解旅行商问题（TSP）的Python代码示例：

import numpy as np

def tsp_bnb(dist_matrix):
    n = len(dist_matrix)
    visited = [False] * n
    path = []
    best_path = []
    best_cost = float('inf')

    def backtrack(curr_node, curr_cost, depth):
        nonlocal best_cost

        if depth == n:
            if curr_cost + dist_matrix[curr_node][0] < best_cost:
                best_cost = curr_cost + dist_matrix[curr_node][0]
                best_path[:] = path[:]
            return

        for i in range(n):
            if not visited[i]:
                visited[i] = True
                path.append(i)
                backtrack(i, curr_cost + dist_matrix[curr_node][i], depth + 1)
                path.pop()
                visited[i] = False

    visited[0] = True
    path.append(0)
    backtrack(0, 0, 1)

    return best_path, best_cost

在这个示例中，`dist_matrix` 是一个表示城市之间距离的二维数组，`tsp_bnb` 函数使用回溯法进行分支定界搜索，找到最优的旅行路径（最小总距离）。

你可以将你的具体问题转化为相应的优化问题，并根据需要适配上述代码来实现分支定界算法。