用python写自适应大邻域算法

自适应大邻域算法（Adaptive Large Neighborhood Search，ALNS）是一种启发式算法，用于解决组合优化问题。它通过动态调整邻域结构，以达到更好的搜索效果。

以下是一个用Python实现ALNS算法的示例：

import random

class Solution:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.seq = list(range(1, n+1))
        random.shuffle(self.seq)
        self.cost = self.evaluate()

    def evaluate(self):
        # 计算当前解的成本
        cost = 0
        for i in range(self.n-1):
            for j in range(i+1, self.n):
                if abs(i-j) == abs(self.seq[i]-self.seq[j]):
                    cost += 1
        return cost

    def get_neighbor(self):
        # 生成一个随机邻居
        i, j = random.sample(range(self.n), 2)
        seq = self.seq.copy()
        seq[i], seq[j] = seq[j], seq[i]
        return Solution.from_seq(seq)

    def apply_move(self, move):
        # 应用一个移动操作
        i, j = move
        self.seq[i], self.seq[j] = self.seq[j], self.seq[i]
        self.cost = self.evaluate()

    @classmethod
    def from_seq(cls, seq):
        # 从序列创建一个解
        instance = cls(len(seq))
        instance.seq = seq
        instance.cost = instance.evaluate()
        return instance

class ALNS:
    def __init__(self, problem, max_iter=1000, p_init=0.9, p_decay=0.99, max_tabu_size=10):
        self.problem = problem
        self.max_iter = max_iter
        self.p_init = p_init
        self.p_decay = p_decay
        self.max_tabu_size = max_tabu_size
        self.tabu_list = []

    def run(self):
        curr = self.problem
        best = curr
        p = self.p_init
        for i in range(self.max_iter):
            neighbor = curr.get_neighbor()
            if neighbor.cost < curr.cost or random.random() < p:
                curr = neighbor
                if curr.cost < best.cost:
                    best = curr
                self.update_tabu_list(curr, neighbor)
            p *= self.p_decay
        return best

    def update_tabu_list(self, curr, neighbor):
        # 更新禁忌表
        move = self.get_move(curr, neighbor)
        if move in self.tabu_list:
            self.tabu_list.remove(move)
        self.tabu_list.append(move)
        if len(self.tabu_list) > self.max_tabu_size:
            self.tabu_list.pop(0)

    def get_move(self, curr, neighbor):
        # 获取当前解到邻居解的移动操作
        for i in range(curr.n):
            if curr.seq[i] != neighbor.seq[i]:
                for j in range(i+1, curr.n):
                    if curr.seq[j] != neighbor.seq[j] and (i, j) not in self.tabu_list:
                        return (i, j)

在这个示例中，我们定义了一个`Solution`类来表示一个解。`Solution`类有一个`seq`属性表示解的序列，一个`cost`属性表示解的成本。`Solution`类还有一个`evaluate`方法来计算解的成本，一个`get_neighbor`方法来生成一个随机邻居，一个`apply_move`方法来将一个移动操作应用到当前解上。`Solution`类还有一个`from_seq`类方法来从序列创建一个解。

我们还定义了一个`ALNS`类来实现ALNS算法。`ALNS`类有一个`run`方法来运行算法，一个`update_tabu_list`方法来更新禁忌表，一个`get_move`方法来获取当前解到邻居解的移动操作。

在`run`方法中，我们首先初始化当前解和最佳解为问题的初始解。然后在循环中，我们生成一个随机邻居，并根据概率和成本比较决定是否接受该邻居。如果接受该邻居，则更新当前解和禁忌表，并更新最佳解。最后，我们通过逐步减小概率`p`来控制算法的收敛性。

这个示例实现了一个简单的N皇后问题，但可以通过修改`Solution`类和`ALNS`类来适应其他组合优化问题。