动态规划交通车辆路径规划代码

动态规划是一种常用的优化方法，可以用于解决交通车辆路径规划问题。下面是一个简单的动态规划交通车辆路径规划代码的示例：

def find_shortest_path(graph, start, end):
    # 创建一个字典来保存每个节点的最短路径
    shortest_paths = {}
    # 创建一个字典来保存每个节点的前驱节点
    predecessors = {}
    # 创建一个列表来保存已经访问过的节点
    visited = []
    # 初始化起点的最短路径为0
    shortest_paths[start] = 0

    while start != end:
        # 遍历起点的邻居节点
        for neighbor in graph[start]:
            # 计算从起点到邻居节点的距离
            distance = shortest_paths[start] + graph[start][neighbor]
            # 如果该邻居节点还没有最短路径或者找到了更短的路径
            if neighbor not in shortest_paths or distance < shortest_paths[neighbor]:
                # 更新邻居节点的最短路径和前驱节点
                shortest_paths[neighbor] = distance
                predecessors[neighbor] = start
        # 将起点标记为已访问
        visited.append(start)
        # 选择下一个未访问的节点作为新的起点
        candidates = {}
        for node in shortest_paths:
            if node not in visited:
                candidates[node] = shortest_paths[node]
        start = min(candidates, key=candidates.get)

    # 构建最短路径
    path = []
    while end != None:
        path.insert(0, end)
        end = predecessors.get(end, None)

    return path

这段代码使用了一个字典来表示交通网络的图，其中键表示节点，值表示与该节点相邻的节点及其距离。函数`find_shortest_path`接受三个参数：图、起点和终点。它通过动态规划的方式计算出起点到终点的最短路径，并返回该路径。