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,最后用plot绘制出来城市和障碍随机点以及最短的路径,
时间: 2024-09-19 07:15:26 浏览: 26
要实现这个功能,你可以使用Python的`random`库生成随机坐标,`networkx`库处理图和找到最短路径,以及`matplotlib`库进行绘图。首先安装需要的库,如果还没有安装可以运行:
```bash
pip install networkx matplotlib numpy
```
然后编写一个Python脚本,如下所示:
```python
import random
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 定义城市和障碍点的坐标范围
city_range = (-10, 10)
obstacle_range = (-20, -15) # 示例:障碍物偏移一些位置以避开城市中心
def generate_points(num, range_):
return [tuple(random.uniform(range_[0], range_[1]) for _ in range(2)) for _ in range(num)]
# 生成城市点和障碍点
cities = generate_points(20, city_range)
obstacles = generate_points(5, obstacle_range)
# 创建网络图
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(cities, color='blue', node_type='city')
G.add_nodes_from(obstacles, color='red', node_type='obstacle')
# 添加城市间边,设置距离为欧氏距离
for i, city1 in enumerate(cities[:-1]):
for j, city2 in enumerate(cities[i+1:], i+1):
G.add_edge(city1, city2, weight=euclidean_distance(city1, city2))
# 计算并标记最短路径
shortest_path = nx.shortest_path(G, cities[0], cities[-1])
nx.draw_networkx_edges(G, cities, width=2, edge_color='black', arrows=True)
nx.draw_networkx_nodes(G, obstacles, nodelist=list(set(obstacles) - set(shortest_path)), node_size=50, node_color='orange')
nx.draw_networkx_nodes(G, shortest_path, node_color='green', node_shape='^', node_size=100)
# 绘制障碍点
plt.scatter(*zip(*obstacles), s=100, c='red', marker='o')
# 显示图形
plt.title("City Points and Shortest Path without Obstacles")
plt.show()
def euclidean_distance(point1, point2):
return np.linalg.norm(np.array(point1) - np.array(point2))
# 相关问题--
1. 如何修改代码以改变城市和障碍点的数量?
2. 这个算法是否适用于较大的地图?为什么?
3. 如果有更复杂的避障规则,如何调整代码以适应新的需求?
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