random.shuffle(init_path)这个代码怎么保证每次出来随机数是固定的

要保证每次出来随机数是固定的，可以在调用`random.shuffle()`函数前，使用`random.seed()`函数对随机数生成器进行初始化设置。`random.seed()`函数可以设置随机数生成器的种子，只要种子相同，生成的随机数序列就是相同的。具体实现可以像这样：

import random

# 设置随机数生成器的种子
random.seed(42)

# 定义要随机打乱的列表
init_path = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 打乱列表
random.shuffle(init_path)

# 输出打乱后的列表
print(init_path)

在上面的代码中，我们使用`random.seed(42)`函数将随机数生成器的种子设置为固定的整数`42`，这样每次运行程序时，生成的随机数序列都是相同的。如果想要生成不同的随机数序列，只需要更改种子即可。

相关问题

粒子群算法求解tsp问题 c++代码 并解释代码

以下是使用粒子群算法求解TSP问题的C++代码，注释中包含了代码的解释。

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAXN = 100;  //最大城市数量
const int MAXM = 10000;  //最大迭代次数
const double INF = 1e20;  //表示无穷大
const double eps = 1e-8;  //控制精度

int n, m;  //城市数量和迭代次数
double w[MAXN][MAXN];  //存储城市间的距离
double ans;  //记录最优解
int path[MAXN];  //记录最优解的路径

struct particle  //定义粒子结构体
{
    double x[MAXN];  //存储每个粒子的位置
    double v[MAXN];  //存储每个粒子的速度
    double p[MAXN];  //存储每个粒子的最优位置
    double fp;  //存储每个粒子的最优适应度
    void init();  //初始化粒子
    void update();  //更新粒子的位置和速度
    void eval();  //计算粒子的适应度
};

particle pop[MAXM];  //存储粒子群
double g[MAXN];  //存储全局最优位置

//计算两个城市之间的距离
double dist(int i, int j)
{
    return sqrt((w[i][0]-w[j][0])*(w[i][0]-w[j][0])+(w[i][1]-w[j][1])*(w[i][1]-w[j][1]));
}

//初始化函数
void init()
{
    for (int i = 0; i < n; i++)
        for (int j = 0; j < n; j++)
            w[i][j] = dist(i,j);  //计算城市间的距离

    for (int i = 0; i < m; i++)
        pop[i].init();  //初始化每个粒子
    ans = INF;  //初始化最优解
}

//粒子初始化函数
void particle::init()
{
    for (int i = 0; i < n; i++)
        x[i] = i;
    random_shuffle(x,x+n);  //随机打乱顺序
    for (int i = 0; i < n; i++)
        p[i] = x[i];  //初始最优位置为当前位置
    fp = INF;  //初始化最优适应度
    for (int i = 0; i < n; i++)
        v[i] = (rand()/(double)RAND_MAX-0.5)*n;  //初始化速度
}

//粒子的适应度函数
void particle::eval()
{
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < n-1; i++)
        sum += w[(int)x[i]][(int)x[i+1]];  //计算当前路径长度
    sum += w[(int)x[n-1]][(int)x[0]];
    if (sum < fp)
    {
        fp = sum;
        for (int i = 0; i < n; i++)
            p[i] = x[i];  //更新最优位置
    }
}

//粒子的更新函数
void particle::update()
{
    double r1 = (rand()/(double)RAND_MAX);  //生成两个随机数
    double r2 = (rand()/(double)RAND_MAX);
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        v[i] = v[i] + r1*(p[i]-x[i]) + r2*(g[i]-x[i]);  //更新速度
        if (v[i] > n) v[i] = n;  //限制速度范围
        if (v[i] < -n) v[i] = -n;
        x[i] = x[i] + v[i];  //更新位置
    }
}

//更新全局最优位置
void update_gbest()
{
    for (int i = 0; i < n; i++)
        g[i] = pop[0].p[i];  //先将第一个粒子的最优位置设为全局最优位置
    for (int i = 1; i < m; i++)
        if (pop[i].fp < ans)
        {
            ans = pop[i].fp;
            for (int j = 0; j < n; j++)
                g[j] = pop[i].p[j];  //更新全局最优位置
        }
}

//主函数
int main()
{
    cin >> n >> m;
    srand(time(NULL));
    init();  //初始化

    for (int i = 0; i < m; i++)
    {
        for (int j = 0; j < n; j++)
            pop[i].eval();  //计算每个粒子的适应度
        update_gbest();  //更新全局最优位置
        for (int j = 0; j < m; j++)
            pop[j].update();  //更新每个粒子的位置和速度
    }

    for (int i = 0; i < n; i++)
        path[(int)g[i]] = i;  //记录最优解的路径
    cout << fixed << setprecision(2) << ans << endl;
    for (int i = 0; i < n; i++)
        cout << path[i] << " ";
    cout << endl;
    return 0;
}

该算法的思想是将每个粒子看作一个TSP问题的解，每个粒子的位置表示一条TSP问题的解路径。粒子的速度表示粒子在当前位置上搜索最优解的方向和距离。每个粒子不断地更新自己的位置和速度，同时记录自己的最优位置和最优适应度（即路径长度）。全局最优位置则是所有粒子的最优位置中路径长度最短的那个。算法迭代一定次数后，最终的全局最优位置即为TSP问题的最优解路径。

算法的关键是如何更新粒子的位置和速度，这里使用了经典的粒子群算法的公式：

$$
v_i = v_i + r_1(p_i-x_i)+r_2(g_i-x_i)\\
x_i = x_i + v_i
$$

其中，$v_i$表示第$i$个粒子的速度，$p_i$表示第$i$个粒子的最优位置，$g_i$表示全局最优位置，$x_i$表示第$i$个粒子的当前位置，$r_1$和$r_2$是两个随机数，用于控制个体和群体的影响。在实现时，还需要对速度进行限制，以避免速度过大或过小。

c++旅行商问题遗传算法具体代码

下面是一个简单的C++代码示例，用遗传算法求解旅行商问题：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <random>

using namespace std;

// 定义城市结构体
struct City {
    double x, y;
};

// 定义遗传算法参数
const int POPULATION_SIZE = 100;     // 种群大小
const int MAX_GENERATION = 1000;     // 最大迭代次数
const double CROSSOVER_RATE = 0.8;   // 交叉概率
const double MUTATION_RATE = 0.1;    // 变异概率
const int TOURNAMENT_SIZE = 5;       // 锦标赛选择的比例

// 定义全局变量
int num_cities;                     // 城市数量
vector<City> cities;                // 城市数组
vector<vector<int>> population;     // 种群数组

// 计算两个城市间的距离
double distance(int a, int b) {
    double dx = cities[a].x - cities[b].x;
    double dy = cities[a].y - cities[b].y;
    return sqrt(dx * dx + dy * dy);
}

// 计算一条路径的总距离
double path_distance(const vector<int>& path) {
    double dist = 0.0;
    for (int i = 0; i < num_cities - 1; i++) {
        dist += distance(path[i], path[i+1]);
    }
    dist += distance(path[num_cities-1], path[0]);
    return dist;
}

// 初始化种群
void init_population() {
    for (int i = 0; i < POPULATION_SIZE; i++) {
        vector<int> path(num_cities);
        for (int j = 0; j < num_cities; j++) {
            path[j] = j;
        }
        random_shuffle(path.begin(), path.end());
        population.push_back(path);
    }
}

// 锦标赛选择
vector<int> tournament_selection() {
    vector<int> result;
    mt19937 rng(random_device{}());
    uniform_int_distribution<int> dist(0, POPULATION_SIZE-1);
    for (int i = 0; i < TOURNAMENT_SIZE; i++) {
        int index = dist(rng);
        result.push_back(index);
    }
    sort(result.begin(), result.end());
    return {population[result[0]], population[result[1]]};
}

// 交叉操作
void crossover(vector<int>& parent1, vector<int>& parent2) {
    mt19937 rng(random_device{}());
    uniform_int_distribution<int> dist(0, num_cities-1);
    int pos1 = dist(rng);
    int pos2 = dist(rng);
    if (pos1 > pos2) {
        swap(pos1, pos2);
    }
    vector<int> child1(num_cities, -1), child2(num_cities, -1);
    for (int i = pos1; i <= pos2; i++) {
        child1[i] = parent1[i];
        child2[i] = parent2[i];
    }
    int index1 = pos2 + 1, index2 = pos2 + 1;
    while (index1 < num_cities && index2 < num_cities) {
        int city1 = parent1[index1];
        int city2 = parent2[index2];
        if (find(child1.begin(), child1.end(), city2) == child1.end()) {
            child1[index1] = city2;
            index1++;
        }
        if (find(child2.begin(), child2.end(), city1) == child2.end()) {
            child2[index2] = city1;
            index2++;
        }
        if (index1 == index2) {
            index2++;
        }
    }
    for (int i = 0; i < num_cities; i++) {
        if (child1[i] == -1) {
            child1[i] = parent2[i];
        }
        if (child2[i] == -1) {
            child2[i] = parent1[i];
        }
    }
    parent1 = child1;
    parent2 = child2;
}

// 变异操作
void mutation(vector<int>& path) {
    mt19937 rng(random_device{}());
    uniform_int_distribution<int> dist(0, num_cities-1);
    int pos1 = dist(rng);
    int pos2 = dist(rng);
    swap(path[pos1], path[pos2]);
}

int main() {
    // 读入城市数据
    cin >> num_cities;
    for (int i = 0; i < num_cities; i++) {
        City city;
        cin >> city.x >> city.y;
        cities.push_back(city);
    }

    // 初始化种群
    init_population();

    // 迭代遗传算法
    for (int generation = 0; generation < MAX_GENERATION; generation++) {
        // 计算适应度
        vector<pair<double, int>> fitness;
        for (int i = 0; i < POPULATION_SIZE; i++) {
            double dist = path_distance(population[i]);
            fitness.push_back({1.0 / dist, i});
        }
        sort(fitness.begin(), fitness.end(), greater<>());

        // 输出当前最优解
        cout << "Generation " << generation << ": " << 1.0 / fitness[0].first << endl;

        // 选择、交叉、变异
        vector<vector<int>> new_population;
        while (new_population.size() < POPULATION_SIZE) {
            auto parents = tournament_selection();
            vector<int> child1 = parents[0], child2 = parents[1];
            if ((double)rand() / RAND_MAX < CROSSOVER_RATE) {
                crossover(child1, child2);
            }
            if ((double)rand() / RAND_MAX < MUTATION_RATE) {
                mutation(child1);
            }
            if ((double)rand() / RAND_MAX < MUTATION_RATE) {
                mutation(child2);
            }
            new_population.push_back(child1);
            new_population.push_back(child2);
        }

        // 更新种群
        population = new_population;
    }

    // 输出最终结果
    vector<pair<double, int>> fitness;
    for (int i = 0; i < POPULATION_SIZE; i++) {
        double dist = path_distance(population[i]);
        fitness.push_back({1.0 / dist, i});
    }
    sort(fitness.begin(), fitness.end(), greater<>());
    cout << "Best solution: " << 1.0 / fitness[0].first << endl;

    return 0;
}

这个代码示例中，我们使用了C++的STL库来实现一些常用的操作，如随机数生成、排序等。在代码实现中，我们选择了锦标赛选择的方式来进行个体选择，采用轮盘赌的方式来进行交叉和变异操作。代码中还包括一些优化措施，如使用局部变量来避免不必要的拷贝等。