LKH优化算法python实现
时间: 2023-11-06 11:06:00 浏览: 66
LKH(Lin-Kernighan)算法是一种用于求解TSP问题的优化算法,本质上是一种邻域搜索算法。下面是一个基于Python实现的LKH算法的简单示例:
```python
import random
# 构造随机初始路径
def random_path(n):
path = list(range(1, n+1))
random.shuffle(path)
path.append(path[0])
return path
# 计算路径长度
def path_length(path, dist):
return sum(dist[path[i-1]-1][path[i]-1] for i in range(1, len(path)))
# LK算法
def LK(dist, path, max_iters=10000):
n = len(path)-1
for i in range(max_iters):
improved = False
for a in range(1, n+1):
for b in range(a+1, n+1):
# 1. 构造交换后的新路径
new_path = path[:a] + path[a:b+1][::-1] + path[b+1:]
# 2. 计算新路径长度
new_length = path_length(new_path, dist)
# 3. 判断是否接受新路径
if new_length < path_length(path, dist):
path = new_path
improved = True
break
if improved:
break
if not improved:
break
return path
# 示例用法
if __name__ == '__main__':
# 构造距离矩阵
dist = [[0, 3, 4, 2],
[3, 0, 4, 3],
[4, 4, 0, 2],
[2, 3, 2, 0]]
# 构造随机初始路径
path = random_path(len(dist))
# LK算法优化路径
path = LK(dist, path)
# 输出结果
print(path)
print(path_length(path, dist))
```
上述代码中,`random_path`函数用于构造随机初始路径,`path_length`函数用于计算路径长度。`LK`函数是LKH算法的核心实现,其中`max_iters`参数指定最大迭代次数,可以根据实际情况进行调整。最后,我们可以通过调用`LK`函数来使用LKH算法求解TSP问题。
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