图着色问题模拟退火算法pythoncsdn

图着色问题是指给定一个无向图，要求为图的每个节点分配一种颜色，使得相邻节点不能具有相同的颜色。而模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法，可以用于解决图着色问题。

在Python中，我们可以通过以下步骤实现图着色问题的模拟退火算法：

1. 首先，导入所需的库，如random和math。

import random
import math

2. 定义图的节点和边。

nodes = []  # 节点列表
edges = []  # 边列表

3. 初始化节点的颜色，将颜色随机分配给每个节点。

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']  # 可供选择的颜色
coloring = {}  # 存储每个节点的颜色

# 将颜色随机分配给每个节点
for node in nodes:
    coloring[node] = random.choice(colors)

4. 定义计算节点冲突数的函数。

def count_conflicts():
    conflicts = 0
    for edge in edges:
        node1, node2 = edge
        if coloring[node1] == coloring[node2]:
            conflicts += 1
    return conflicts

5. 定义模拟退火算法的主体部分。

# 初始化温度和温度衰减率
temperature = 100.0
decay_rate = 0.98

# 开始模拟退火算法
while temperature > 0.1:
    # 随机选择一个节点
    node = random.choice(nodes)
    
    # 保存当前节点的颜色
    current_color = coloring[node]
    
    # 随机选择一个新的颜色
    new_color = random.choice(colors)
    
    # 更改节点的颜色
    coloring[node] = new_color
    
    # 计算新的冲突数
    new_conflicts = count_conflicts()
    
    # 计算冲突数变化和温度对新颜色的接受概率
    delta = new_conflicts - conflicts
    accept_prob = math.exp(-delta/temperature)
    
    # 如果冲突数减少或根据概率接受，则保持新颜色，否则撤销更改
    if delta < 0 or random.random() < accept_prob:
        conflicts = new_conflicts
    else:
        coloring[node] = current_color
    
    # 降低温度
    temperature *= decay_rate

# 打印最终的节点颜色分配和冲突数
print("Node coloring:", coloring)
print("Conflicts:", conflicts)

通过以上步骤，我们可以使用模拟退火算法来解决图着色问题。该算法会在一定的迭代次数内不断修改节点的颜色，并根据冲突数变化和温度接受概率决定是否接受新的颜色。最终得到的节点颜色分配将尽可能地减少冲突数。