拓扑优化mmc的python代码

当涉及到拓扑优化的MMC（Massively Multithreaded Computing）问题，一种常见的方法是使用遗传算法。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用遗传算法进行拓扑优化。

import random

# 定义MMC拓扑
mmc_topology = [
    [0, 1, 1, 0, 0],
    [1, 0, 0, 1, 0],
    [1, 0, 0, 1, 0],
    [0, 1, 1, 0, 1],
    [0, 0, 0, 1, 0]
]

# 定义遗传算法参数
population_size = 20
mutation_rate = 0.1
num_generations = 100

# 计算MMC拓扑的代价函数
def calculate_cost(individual):
    cost = 0
    for i in range(len(individual)):
        for j in range(i + 1, len(individual)):
            if mmc_topology[i][j] == 1 and individual[i] == individual[j]:
                cost += 1
    return cost

# 初始化种群
def initialize_population():
    population = []
    for _ in range(population_size):
        individual = [random.randint(0, 3) for _ in range(len(mmc_topology))]
        population.append(individual)
    return population

# 进行交叉操作
def crossover(parent1, parent2):
    point = random.randint(1, len(parent1) - 2)
    child = parent1[:point] + parent2[point:]
    return child

# 进行变异操作
def mutate(individual):
    for i in range(len(individual)):
        if random.random() < mutation_rate:
            individual[i] = random.randint(0, 3)
    return individual

# 选择下一代
def select_next_generation(population):
    next_generation = []
    for _ in range(population_size):
        parent1 = random.choice(population)
        parent2 = random.choice(population)
        child = crossover(parent1, parent2)
        child = mutate(child)
        next_generation.append(child)
    return next_generation

# 执行遗传算法
def genetic_algorithm():
    population = initialize_population()
    for generation in range(num_generations):
        population = select_next_generation(population)
        best_individual = min(population, key=calculate_cost)
        best_cost = calculate_cost(best_individual)
        print(f"Generation {generation+1}: Best Cost = {best_cost}")
    return best_individual

# 运行遗传算法并输出结果
best_solution = genetic_algorithm()
print("Best Solution:", best_solution)

这个代码示例中，我们首先定义了MMC拓扑，其中0表示节点之间没有连接，1表示节点之间有连接。然后我们定义了遗传算法的参数，包括种群大小、变异率和迭代次数。

接下来，我们实现了计算MMC拓扑代价的函数`calculate_cost`，初始化种群的函数`initialize_population`，交叉操作的函数`crossover`，变异操作的函数`mutate`，以及选择下一代的函数`select_next_generation`。

最后，我们实现了主要的遗传算法函数`genetic_algorithm`，在每一代中选择下一代种群，并输出每代的最优代价。最终输出最优解。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体问题进行调整和优化。