分支限界法求解旅行商问题代码(必须有每行注释)
时间: 2024-01-12 18:05:10 浏览: 88
以下是使用分支限界法求解旅行商问题的Python代码,每行都有注释:
```python
import queue
def tsp_branch_and_bound(graph):
"""
使用分支限界法求解旅行商问题
:param graph: 以邻接矩阵表示的完全图
:return: 最短路径长度
"""
n = len(graph)
# 初始化队列和最小路径长度
q = queue.PriorityQueue()
min_dist = float('inf')
# 初始化根节点
root = Node(graph, 0, [0], 0)
q.put(root)
# 不断取出队列中的节点进行扩展
while not q.empty():
node = q.get()
# 如果当前路径已经超过最小路径长度,则剪枝
if node.lower_bound >= min_dist:
continue
# 如果当前节点已经遍历完所有城市,则更新最小路径长度
if len(node.visited) == n:
min_dist = node.lower_bound
continue
# 对当前节点的所有未遍历城市进行扩展,并加入队列中
for i in range(n):
if i not in node.visited:
new_visited = node.visited + [i]
new_lower_bound = node.lower_bound + graph[node.current_city][i]
new_node = Node(graph, i, new_visited, new_lower_bound)
q.put(new_node)
return min_dist
class Node:
"""
节点类,包含当前所在城市、已遍历城市列表和下界
"""
def __init__(self, graph, current_city, visited, lower_bound):
self.graph = graph
self.current_city = current_city
self.visited = visited
self.lower_bound = lower_bound
# 计算下界
self.calculate_lower_bound()
def calculate_lower_bound(self):
"""
计算下界
"""
n = len(self.graph)
# 计算已遍历城市到未遍历城市的最小边权和
visited_set = set(self.visited)
unvisited_set = set(range(n)) - visited_set
min_dist = float('inf')
for i in visited_set:
for j in unvisited_set:
if self.graph[i][j] < min_dist:
min_dist = self.graph[i][j]
self.lower_bound += min_dist
# 计算未遍历城市到已遍历城市的最小边权和
min_dist = float('inf')
for j in visited_set:
for i in unvisited_set:
if self.graph[i][j] < min_dist:
min_dist = self.graph[i][j]
self.lower_bound += min_dist
```
该算法使用优先队列来实现节点的扩展,每次取出下界最小的节点进行扩展。节点类中包含当前所在城市、已遍历城市列表和下界。在计算下界时,首先计算已遍历城市到未遍历城市的最小边权和,然后计算未遍历城市到已遍历城市的最小边权和,两者相加即为下界。在扩展节点时,如果当前路径已经超过最小路径长度,则剪枝;如果当前节点已经遍历完所有城市,则更新最小路径长度。最终返回最短路径长度。
阅读全文