Python航线配船代码

在Python中，航线配船（也称为船舶调度或路径规划）通常涉及到物流管理或运输优化的问题，可以使用一些算法和技术来解决，比如遗传算法、模拟退火、线性规划等。具体的代码可能会结合以下几个步骤：

1. 定义船只和货物的数据结构，包括容量、出发点、目的地、重量等信息。

class Ship:
    def __init__(self, id, capacity, start_port, end_port)
class Cargo:
    def __init__(self, id, weight, origin, destination)

2. 创建一个装载函数，用于检查能否将特定的货物装载到船上，并保持船只容量不超过最大值。

def can_load(ship, cargo):
    return ship.capacity >= cargo.weight

3. 生成可行的航线组合，这可能通过排列组合、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）或启发式搜索算法如A*搜索来实现。

4. 设计适应性评估函数，例如总行驶距离加装载的货物价值，来评估每个航线方案的优劣。

def evaluate(route):
    total_distance = calculate_distance(route)
    total_value = sum(cargo.value for cargo in route.cargos)
    return total_distance + total_value

5. 使用优化算法对所有可能的航线进行搜索或调整，找到最优解。这一步可以用遗传算法的交叉、变异操作，或者模拟退火算法的温度变化策略。

这是一个简化版的例子，实际代码会更复杂并依赖于具体的需求和约束条件。如果你需要更详细的代码示例，你可以参考Python的运筹学库如` pulp` 或 `ortools`，它们提供了方便的工具来解决这类问题。