使用动态算法解决TSP问题，要求python实现代码，并随机生成五个节点位置并输出路线和距离。 旅行商问题，假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

下面是一个使用动态规划算法解决TSP问题的Python实现代码，其中包括随机生成五个节点位置并输出路线和距离的部分。代码如下：

import math
import random

# 随机生成五个节点的位置
n = 5
locations = []
for i in range(n):
    x = random.randint(0, 100)
    y = random.randint(0, 100)
    locations.append((x, y))

# 计算两个节点之间的距离
distances = []
for i in range(n):
    row = []
    for j in range(n):
        if i == j:
            row.append(0)
        else:
            dist = math.sqrt((locations[i][0] - locations[j][0])**2 + (locations[i][1] - locations[j][1])**2)
            row.append(dist)
    distances.append(row)

# 动态规划算法解决TSP问题
dp = [[float('inf')] * n for _ in range(2**n)]
dp[1][0] = 0

for s in range(1, 2**n):
    for i in range(n):
        if s & (1 << i):
            for j in range(n):
                if i != j and s & (1 << j):
                    dp[s][i] = min(dp[s][i], dp[s ^ (1 << i)][j] + distances[j][i])

# 输出路线和距离
route = [0]
s = (1 << n) - 1
while s > 0:
    for i in range(n):
        if s & (1 << i) and dp[s][route[-1]] == dp[s ^ (1 << i)][i] + distances[i][route[-1]]:
            s ^= (1 << i)
            route.append(i)
            break

distance = dp[(1 << n) - 1][0]
route.append(0)
print("节点位置：", locations)
print("最短路径路线：", route)
print("最短路径距离：", distance)

代码中先随机生成了五个节点的位置，然后计算了两个节点之间的距离，并使用动态规划算法解决TSP问题。最后输出了最短路径路线和距离。