c++TSP问题贪心策略代码
时间: 2023-10-18 08:14:57 浏览: 47
以下是TSP问题贪心策略代码的示例:
```python
import numpy as np
def tsp_greedy(dist_matrix):
# 初始化起始节点和已访问节点集合
start_node = 0
visited_set = set([start_node])
# 初始化路径长度和路径顺序
path_length = 0
path_order = [start_node]
# 从起始节点开始贪心选择下一个节点
while len(visited_set) < dist_matrix.shape[0]:
min_dist = np.inf
next_node = None
for candidate_node in range(dist_matrix.shape[0]):
if candidate_node not in visited_set and dist_matrix[start_node, candidate_node] < min_dist:
min_dist = dist_matrix[start_node, candidate_node]
next_node = candidate_node
# 更新起始节点、已访问节点集合、路径长度和路径顺序
start_node = next_node
visited_set.add(start_node)
path_length += min_dist
path_order.append(start_node)
# 添加回起始节点的路径长度
path_length += dist_matrix[start_node, 0]
path_order.append(0)
return path_order, path_length
```
该代码使用numpy库实现了TSP问题的贪心策略。输入参数为距离矩阵,输出结果为路径顺序和路径长度。代码中先选择起始节点,然后在未访问节点中贪心选择距离最短的节点,直至访问所有节点。最后将起始节点添加到路径顺序中,并计算回起始节点的路径长度。