elkai solve_tsp
时间: 2023-08-05 14:05:11 浏览: 54
C知道: TSP (Traveling Salesman Problem) 是一个经典的组合优化问题,旨在找到一条路径,使得一名推销员能够访问一系列城市,并返回起始城市,同时使得总距离最短。ELKAI 是一个用于求解 TSP 问题的 Python 库,它提供了一些高效的算法和工具。你可以使用 ELKAI 来求解 TSP 问题,如下所示:
```python
from elkaipy.solvers import solve_tsp
# 城市坐标列表,例如 [(x1, y1), (x2, y2), ...]
city_coordinates = [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3)]
# 调用 solve_tsp 函数求解 TSP 问题
solution = solve_tsp(city_coordinates)
# 输出最优路径和总距离
print("Optimal path:", solution.path)
print("Total distance:", solution.distance)
```
以上代码示例演示了如何使用 ELKAI 求解 TSP 问题。你需要提供城市的坐标列表,然后调用 `solve_tsp` 函数来计算最优路径和总距离。最后,你可以打印出最优路径和总距离来查看结果。希望这能帮到你!如果有任何其他问题,请随时提问。
相关问题
module 'tsp_solver' has no attribute 'solve_tsp_dynamic_programming'
如果你在运行代码时出现了“module 'tsp_solver' has no attribute 'solve_tsp_dynamic_programming'”错误,可能是因为你使用的tsp_solver库版本过低。
在tsp_solver库的早期版本中,没有solve_tsp_dynamic_programming函数,而是使用solve_tsp函数进行TSP路径规划。因此,如果你使用的是旧版的tsp_solver库,可以将代码中的solve_tsp_dynamic_programming函数替换为solve_tsp函数,即可解决该错误,代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tsp_solver
# 读入图片
img = cv2.imread('example.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 提取点
points = np.argwhere(edges > 0)
points = [tuple(point[::-1]) for point in points]
# TSP路径规划
path, _ = tsp_solver.solve_tsp(points)
# 画出TSP路径
for i in range(len(path) - 1):
cv2.line(img, points[path[i]], points[path[i+1]], (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
# 输出点的坐标
print(points)
```
如果你想使用solve_tsp_dynamic_programming函数,可以升级tsp_solver库到最新版本(0.3.1),或者手动安装最新版本,方法如下:
在命令行中输入以下命令:
```
pip install tsp-solver==0.3.1
```
等待安装完成后,再运行代码即可。
module 'tsp_solver' has no attribute 'solve_tsp'
如果你在运行上述代码时出现了“module 'tsp_solver' has no attribute 'solve_tsp'”错误,那么很有可能是tsp_solver库的版本问题导致的。
tsp_solver库的最新版本(截至2021年8月)是0.3.1,但是在这个版本中,原来的solve_tsp函数被重命名为solve_tsp_dynamic_programming。
因此,如果你使用的是最新版本的tsp_solver库,那么可以将代码中的solve_tsp函数替换为solve_tsp_dynamic_programming函数,即可解决该错误,代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tsp_solver
# 读入图片
img = cv2.imread('example.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 提取点
points = np.argwhere(edges > 0)
points = [tuple(point[::-1]) for point in points]
# TSP路径规划
path, _ = tsp_solver.solve_tsp_dynamic_programming(points)
# 画出TSP路径
for i in range(len(path) - 1):
cv2.line(img, points[path[i]], points[path[i+1]], (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
# 输出点的坐标
print(points)
```
如果你仍然遇到问题,请尝试卸载tsp_solver库并重新安装,或者降低tsp_solver库的版本到0.2.1。