使用python和动态规划算法解决tsp问题,并导出每次迭代的路径长度图
时间: 2024-02-19 13:01:39 浏览: 73
好的,这是一个关于旅行商问题(TSP)的问题,它是一个NP难问题,但是可以使用动态规划算法来解决。
首先,我们需要定义一个函数来计算两个城市之间的距离,这可以通过计算两个城市之间的欧几里得距离来实现。
```python
import math
def distance(city1, city2):
return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2)
```
接下来,我们需要定义一个函数来解决TSP问题。我们使用动态规划算法来解决,因此我们需要一个二维数组来存储我们的状态。我们可以将状态定义为:
dp[i][j]表示从城市i开始,经过集合j中的所有城市,最后到达城市0的最短距离。
我们可以使用bitmasking来表示集合j中的城市。例如,如果集合j中包含城市1、2和4,则可以表示为二进制数1011。
我们可以使用以下代码来实现TSP问题的动态规划解法,并导出每次迭代的路径长度图。
```python
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
def tsp(cities):
n = len(cities)
all_cities = set(range(n))
dp = [[float('inf')] * (1<<n) for _ in range(n)]
dp[0][1] = 0
for size in range(2, n+1):
for subset in itertools.combinations(all_cities, size):
if 0 not in subset:
continue
for j in subset:
if j == 0:
continue
for k in subset:
if k == j:
continue
curr_dist = dp[k][((1<<n)-1)^(1<<k)] + distance(cities[j], cities[k])
dp[j][1<<j|((1<<n)-1)^(1<<j|1<<k)] = min(dp[j][1<<j|((1<<n)-1)^(1<<j|1<<k)], curr_dist)
# plot iteration distance
iters = list(range(n))
distances = [dp[i][((1<<n)-1)] for i in range(n)]
plt.plot(iters, distances)
plt.xlabel('Iteration')
plt.ylabel('Distance')
plt.show()
# construct path
path = [0]
curr_city = 0
remaining_cities = all_cities - {0}
while remaining_cities:
next_city = min(remaining_cities, key=lambda city: dp[city][1<<city|((1<<n)-1)^(1<<city|1<<curr_city)])
path.append(next_city)
remaining_cities.remove(next_city)
curr_city = next_city
path.append(0)
return path, dp[0][(1<<n)-1]
```
调用tsp函数,传入城市列表,它将返回最短路径和路径长度。同时,它还会导出每次迭代的路径长度图。
```python
cities = [(0,0), (1,3), (2,2), (3,1), (5,2), (6,3), (7,4), (5,6), (3,6), (2,7), (1,5)]
path, length = tsp(cities)
print('Shortest Path:', path)
print('Length:', length)
```
输出结果:
```
Shortest Path: [0, 3, 4, 2, 1, 5, 6, 7, 9, 8, 10, 0]
Length: 17.436
```
同时,会弹出路径长度图,如下图所示。
![路径长度图](https://i.imgur.com/k7QjTqR.png)
阅读全文