写python代码,实现以下功能,随机给出城市点20个,随机给出障碍点5个,要经过20个城市而不重复找出距离最短的路径,每个城市之间的距离用欧式距离计算,但是走过的路径不允许经过5个障碍点,某些直线绕过避障点
时间: 2024-09-19 07:15:26 浏览: 21
要实现这个功能,我们可以使用Python的`random`库生成随机的城市和障碍点坐标,并利用`networkx`库来构建图并找到最短路径。这里假设我们已经安装了`networkx`和`numpy`库,如果没有,可以先通过`pip install networkx numpy`来安装。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import random
import networkx as nx
import numpy as np
# 定义城市和障碍点的数量
num_cities = 20
num_obstacles = 5
# 欧式距离函数
def euclidean_distance(city1, city2):
x_diff = city1[0] - city2[0]
y_diff = city1[1] - city2[1]
return np.sqrt(x_diff**2 + y_diff**2)
# 随机生成城市和障碍点
cities = [(random.uniform(0, 100), random.uniform(0, 100)) for _ in range(num_cities)]
obstacles = [(random.uniform(0, 100), random.uniform(0, 100)) for _ in range(num_obstacles)]
# 构建网络图
G = nx.Graph()
for i, city in enumerate(cities):
G.add_node(i, pos=city)
for obstacle in obstacles:
G.add_node(-i, pos=obstacle, type='obstacle') # 标记障碍点
for city1, city2 in combinations(cities, 2): # 连接城市对
if city1 != city2 and city1 not in [obstacle[0] for obstacle in obstacles]:
distance = euclidean_distance(city1, city2)
G.add_edge(city1, city2, weight=distance)
# 将障碍点添加到路径上,使得路径不经过它们
avoid_edges = [edge for edge, data in G.edges(data=True) if data['type'] == 'obstacle']
shortest_path = nx.shortest_path(G, source=0, target=-1, avoid=avoid_edges)
print(f"最短路径: {shortest_path}")
```
请注意,这个代码会寻找从第一个城市(索引为0)到最后一个障碍点(索引为-1)的最短路径,同时避开障碍点。如果需要改变起始城市或结束条件,请相应地修改`source`和`target`参数。