rd=np.random.RandomState(888)为什么要888
时间: 2024-06-04 14:06:14 浏览: 20
在这里,888 是一个随机种子,用于初始化随机数生成器。随机数生成器是基于算法的,它以某种方式使用种子来生成随机数序列。如果你使用相同的种子初始化随机数生成器,那么它将生成相同的随机数序列。这是非常有用的,因为它允许我们在不同的时刻生成相同的随机数序列,并且可以在复现实验时使用相同的随机数序列。因此,在这个例子中,我们使用888作为随机种子,以便我们可以在需要时复现随机数序列。
相关问题
请以import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool #读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df #选择文件 df = readcity(path4) df.head() city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1])为开头补充完成一个模拟退火求解tsp问题的代码,我发给你的代码是用于获取输入数据并将其转化成坐标的
下面是一个简单的模拟退火求解TSP问题的代码,它使用了上面提到的数据读取和坐标转化代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import copy
import math
import random
import time
from multiprocessing import Pool as ThreadPool
# 读取数据
path1='att48.tsp'
path2='eil76.tsp'
path3='pcb442.tsp'
path4='rd100.tsp'
path5='tsp225.tsp'
def readcity(path):
df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None)
return df
# 选择文件
df = readcity(path4)
df.head()
# 获取城市坐标
city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1))
city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1])
city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1])
city_pos = np.stack((city_x, city_y), axis=1)
# 计算两点之间的距离
def distance(city1, city2):
return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2)
# 计算路径长度
def path_length(path):
length = 0
for i in range(len(path)-1):
length += distance(city_pos[path[i]-1], city_pos[path[i+1]-1])
length += distance(city_pos[path[-1]-1], city_pos[path[0]-1])
return length
# 生成随机解
def generate_random_solution():
return np.random.permutation(city)
# 退火算法求解TSP问题
def simulated_annealing():
# 设置参数
initial_temperature = 100
cooling_rate = 0.99
temperature = initial_temperature
current_path = generate_random_solution()
current_length = path_length(current_path)
best_path = current_path
best_length = current_length
# 迭代求解
while temperature > 1:
# 生成新解
new_path = copy.deepcopy(current_path)
i = random.randint(0, len(city)-1)
j = random.randint(0, len(city)-1)
new_path[i], new_path[j] = new_path[j], new_path[i]
new_length = path_length(new_path)
# 计算接受概率
delta = new_length - current_length
if delta < 0 or random.random() < math.exp(-delta/temperature):
current_path = new_path
current_length = new_length
# 更新最优解
if current_length < best_length:
best_path = current_path
best_length = current_length
# 降温
temperature *= cooling_rate
return best_path, best_length
# 运行算法
start_time = time.time()
best_path, best_length = simulated_annealing()
end_time = time.time()
# 打印结果
print("最优路径:", best_path)
print("最优路径长度:", best_length)
print("运行时间:", end_time - start_time)
# 绘制路径
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.plot(city_pos[best_path-1, 0], city_pos[best_path-1, 1], 'o-')
plt.title("Simulated Annealing TSP Solution (length={})".format(round(best_length)))
plt.show()
```
这段代码实现了一个简单的模拟退火算法求解TSP问题。它首先读取数据,然后计算出每个城市的坐标,并且定义了计算两个城市之间距离和计算路径长度的函数。接着,它使用随机解作为初始解,并且迭代地生成新解并计算接受概率,直到降温至最低温度。最后,它输出最优路径和路径长度,并且绘制路径。
rd_arr = list((np.random.permutation(rm_mate)+1))生成的整数类型是
Python中,np.random.permutation生成的是一个随机排列的数组,其中每个元素的类型是numpy.int64。将其转换为列表后,每个元素的类型仍然是numpy.int64。如果需要转换为Python内置的整数类型int,可以使用int()函数进行转换,例如:
```python
import numpy as np
rm_mate = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
rd_arr = list((np.random.permutation(rm_mate) + 1))
# 转换为int类型
rd_arr = [int(i) for i in rd_arr]
print(type(rd_arr[0]))
# 输出:<class 'int'>
```
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