可变邻域搜索python代码

可变邻域搜索（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种启发式搜索算法，用于解决优化问题。它采用多个不同的邻域结构，并通过在这些邻域中搜索来寻找更好的解。以下是一个用Python实现的可变邻域搜索的示例代码：

import random

def generate_initial_solution():
    # 生成初始解，可以是随机生成的或者根据问题特点生成的
    initial_solution = ...
    return initial_solution

def generate_neighbors(solution):
    # 生成当前解的邻域结构，可以是根据问题特点生成的邻域结构
    neighbors = ...
    return neighbors

def get_best_neighbor(neighbors):
    # 从邻域中选择最优的解
    best_neighbor = ...
    return best_neighbor

def perturb(solution):
    # 扰动当前解，使其跳出局部最优解
    perturbed_solution = ...
    return perturbed_solution

def vns():
    # 初始化
    current_solution = generate_initial_solution()
    best_solution = current_solution.copy()

    # 主循环
    while stopping_condition_not_met:
        # 生成当前解的邻域结构
        neighbors = generate_neighbors(current_solution)

        # 在邻域中搜索更好的解
        best_neighbor = get_best_neighbor(neighbors)

        # 更新当前解和全局最优解
        if best_neighbor < current_solution:
            current_solution = best_neighbor
            if best_neighbor < best_solution:
                best_solution = best_neighbor

        # 扰动当前解，以便跳出局部最优解
        current_solution = perturb(current_solution)

    return best_solution

# 测试
best_solution = vns()
print("最优解为:", best_solution)

在这个示例代码中，首先定义了生成初始解、生成邻域结构、选择最优邻居、扰动当前解等辅助函数。然后，定义了vns函数作为主要的搜索算法。在主循环中，根据问题的特性，生成当前解的邻域结构，并从中选择最优的解进行更新。在一定的迭代次数或其他停止条件满足后，返回全局最优解。

这段代码可以根据具体的问题进行修改和适应。一般情况下，需要根据具体问题定义生成初始解、生成邻域结构、选择最优邻居、扰动当前解的具体实现方法。