python程序编写一个自适应大邻域计算行李转盘分配的例子

在Python中，编写一个自适应大邻域计算行李转盘分配的简单例子通常涉及到模拟调度问题，比如旅行商问题（TSP，Travelling Salesman Problem）。这里我们假设行李分配问题是基于距离最小化，而大邻域搜索（例如Ant Colony Optimization或Simulated Annealing）可以用于找到近似的最优解。

首先，我们需要创建一个表示城市（行李转盘）的数据结构，包含每个转盘的位置以及它们之间的距离矩阵。然后我们可以定义一个AntColonyOptimization算法，该算法模拟蚂蚁的行为寻找最短路径：

import numpy as np

# 定义城市位置和距离矩阵
cities = [(0, 0), (5, 5), (10, 10)]  # 示例数据，实际应用中从文件读取或生成
distances = [[np.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2) for city2 in cities] for city1 in cities]

def tsp_ant_colony(cities, distances, num_iterations=100):
    # 初始化变量
    pheromone_matrix = np.ones(distances.shape)
    alpha, beta = 1, 1  # 蚂蚁信息素灵敏度和选择概率因子
    q = 1 / sum(pheromone_matrix)  # 初始信息素衰减系数
    
    for _ in range(num_iterations):
        # 遗传操作
        new_solutions = [get_random_neighbor(solution, distances) for solution in get_current_solutions()]
        
        # 更新信息素
        update_pheromones(new_solutions, distances, pheromone_matrix, alpha, beta, q)
        
    # 返回最佳解
    return get_best_solution(get_current_solutions())

def get_random_neighbor(solution, distances):
    # ... 实现随机邻居选择 ...
    
def update_pheromones(new_solutions, distances, pheromone_matrix, alpha, beta, q):
    # ... 更新信息素的函数 ...
    
def get_best_solution(solutions):
    # ... 计算并返回最短路径的解决方案 ...

# 调用算法
best_path = tsp_ant_colony(cities, distances)

print("Best path:", best_path)