拓扑优化188行python代码

当涉及到拓扑优化时，没有一个通用的代码可以适用于所有情况。不过，我可以提供一个简单的拓扑优化代码示例，以帮助你更好地理解。

以下是一个基于 Python 的例子，使用了 NetworkX 库来进行拓扑优化：

import networkx as nx

# 创建一个空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_node("A")
G.add_node("B")
G.add_node("C")
G.add_node("D")

# 添加边
G.add_edge("A", "B", weight=4)
G.add_edge("A", "C", weight=2)
G.add_edge("B", "D", weight=5)
G.add_edge("C", "D", weight=1)

# 计算最短路径
shortest_path = nx.shortest_path(G, "A", "D", weight="weight")
print("最短路径：", shortest_path)

# 计算最短路径长度
shortest_path_length = nx.shortest_path_length(G, "A", "D", weight="weight")
print("最短路径长度：", shortest_path_length)

这段代码创建了一个有向图，并添加了一些节点和边。然后，使用 NetworkX 库的 `shortest_path` 和 `shortest_path_length` 函数来计算从节点 "A" 到节点 "D" 的最短路径和最短路径长度。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的拓扑优化问题可能涉及到更复杂的网络结构和算法。你可以根据你的具体需求进行相应的修改和扩展。