地铁大小交路优化模型python代码

以下是一个简单的Python实现地铁大小交路优化模型的遗传算法代码，你可以根据实际情况进行修改和完善。

import numpy as np

# 地铁大小交路优化模型遗传算法代码
# 假设有n条地铁线路，每条线路由若干个站点组成，目标是将这些线路划分为m个大小相似的交路

# 参数设置
n = 20  # 地铁线路数
m = 4  # 交路数
popSize = 100  # 种群大小
maxGen = 200  # 最大迭代次数
pc = 0.8  # 交叉概率
pm = 0.1  # 变异概率

# 生成初始种群
pop = np.random.randint(1, m+1, (popSize, n))  # 随机生成m个交路编号，构成n条线路的初始解

# 迭代计算
for i in range(maxGen):
    # 计算适应值
    fitness = np.zeros(popSize)
    for j in range(popSize):
        fitness[j] = calFitness(pop[j,:])  # 根据问题的实际情况计算适应值
    
    # 选择
    idx = np.argsort(-fitness)  # 将适应值从大到小排序
    pop = pop[idx, :]
    pop = pop[:popSize, :]  # 选择适应值较好的个体
    
    # 交叉
    for j in range(0, popSize, 2):
        if np.random.rand() < pc:
            p1 = pop[j, :]
            p2 = pop[j+1, :]
            c = cross(p1, p2)  # 交叉操作
            pop[j, :] = c[0, :]
            pop[j+1, :] = c[1, :]
    
    # 变异
    for j in range(popSize):
        if np.random.rand() < pm:
            pop[j, :] = mutate(pop[j, :])  # 变异操作

# 输出最优解
bestFit = -np.inf
bestSol = []
for i in range(popSize):
    fit = calFitness(pop[i, :])
    if fit > bestFit:
        bestFit = fit
        bestSol = pop[i, :]
print('最优解：')
print(bestSol)

# 计算适应值
def calFitness(sol):
    # 根据问题的实际情况计算适应值
    f = 0
    # ...
    return f

# 交叉操作
def cross(p1, p2):
    # 交叉操作
    c1 = p1.copy()
    c2 = p2.copy()
    # ...
    return c1, c2

# 变异操作
def mutate(sol):
    # 变异操作
    c = sol.copy()
    # ...
    return c

需要注意的是，上面的代码只是一个简单的示例，你需要根据实际情况进行修改和完善，例如计算适应值的函数、交叉和变异操作的具体实现等。