生成十个随机目标点并输出位置坐标，再用麻雀搜索算法进行路径规划，要求每个目标点只被访问一次，最后输出最短路径 Python代码

好的，我来逐步解答你的问题。

1. 生成十个随机目标点并输出位置坐标

我们可以使用Python的random模块来生成随机坐标。具体代码如下：

import random

target_points = []
for i in range(10):
    x = random.randint(1, 100)
    y = random.randint(1, 100)
    target_points.append((x, y))
    print(f"第{i+1}个目标点坐标：({x}, {y})")

这段代码会生成十个随机坐标，并输出它们的位置坐标。

2. 用麻雀搜索算法进行路径规划

麻雀搜索算法是一种启发式搜索算法，它的思路是利用蚂蚁集群中的行为来搜索最优解。这里我们可以使用Python的ant-colony模块来实现麻雀搜索算法。具体代码如下：

from ant_colony import AntColony

def distance(p1, p2):
    """计算两个点之间的距离"""
    return ((p1[0]-p2[0])**2 + (p1[1]-p2[1])**2) ** 0.5

def cost_matrix(points):
    """生成点之间的距离矩阵"""
    n = len(points)
    matrix = []
    for i in range(n):
        row = []
        for j in range(n):
            row.append(distance(points[i], points[j]))
        matrix.append(row)
    return matrix

# 构建麻雀搜索算法
colony = AntColony(distance_matrix=cost_matrix(target_points), n_ants=10, n_best=5, n_iterations=50, decay=0.1)

# 运行麻雀搜索算法
shortest_path = colony.run()[0]

这段代码首先定义了两个辅助函数：distance和cost_matrix，分别用来计算两个点之间的距离和生成点之间的距离矩阵。然后，我们使用AntColony类来构建麻雀搜索算法，并传入距离矩阵、蚂蚁数量、最优解数量、迭代次数和衰减因子等参数。最后，我们调用run方法来运行麻雀搜索算法，得到最短路径shortest_path。

3. 输出最短路径Python代码

最后，我们可以输出最短路径的Python代码。具体代码如下：

# 输出最短路径的Python代码
print("最短路径Python代码：")
print("start = ", shortest_path[0] + 1)
for i in range(len(shortest_path) - 1):
    print(f"step{i+1} = ", shortest_path[i+1] + 1)
print("end = ", shortest_path[0] + 1)

这段代码会输出最短路径的Python代码，其中start表示起点，step表示途经的点，end表示终点。需要注意的是，我们使用了shortest_path中的索引，因此需要将结果加1才能表示真实的点编号。