Python 中车辆路径问题的贪心解法
车辆路径问题是一个经典的路线规划问题,目的是求出从起点到终点的最短路径。在Python中,可以采用贪心算法来解决该问题。
贪心算法是一种局部最优解法。在车辆路径问题中,可以采用贪心算法来求解最短路径。具体思路如下:
-
将起点设置为当前节点,并将当前节点加入路径列表。
-
依次遍历当前节点的所有相邻节点,并计算每个相邻节点到终点的距离。选择离终点最近的相邻节点作为下一步的节点。
-
将选择的节点加入路径列表,并将该节点设置为当前节点。
-
重复步骤2、3,直到到达终点。
下面是使用Python实现贪心算法解决车辆路径问题的代码:
from math import sqrt # 节点的距离缓存 dis_cache = {} def calc_dis(node1, node2): """计算两个节点之间的距离""" if node1 == node2: return 0 key = tuple(sorted([node1, node2])) if key in dis_cache: return dis_cache[key] x1, y1 = node1 x2, y2 = node2 dis = sqrt(pow(x1 - x2, 2) + pow(y1 - y2, 2)) dis_cache[key] = dis return dis def shortest_path(start, end, nodes): """使用贪心算法求解车辆路径问题""" curr = start # 当前节点 path = [curr] # 路径列表 while curr != end: # 计算当前节点到终点的距离 dis_to_end = calc_dis(curr, end) # 查找当前节点的相邻节点中,距离终点最短的节点 next_node, next_node_dis = None, float('inf') for node in nodes: if node in path: continue dis = calc_dis(curr, node) if dis + calc_dis(node, end) < next_node_dis: next_node, next_node_dis = node, dis + calc_dis(node, end) # 如果找不到下一个节点,则退出循环 if next_node is None: break # 将下一个节点加入路径列表,并更新当前节点 path.append(next_node) curr = next_node # 返回最短路径 return path # 测试 start = (0, 0) end = (10, 10) nodes = [(1, 1), (2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9), (9, 8)] path = shortest_path(start, end, nodes) print(path)
该代码首先定义了一个计算节点距离的函数calc_dis
,它使用缓存来避免重复计算。然后定义了一个shortest_path
函数,该函数接受起点、终点和节点列表作为参数,返回最短路径。
该函数使用一个while
循环来进行路径搜索。在循环中,首先计算当前节点到终点的距离,然后遍历当前节点的相邻节点,找到距离终点最短的节点作为下一个节点。如果找不到下一个节点,则退出循环。否则,将下一个节点加入路径列表,并将该节点设置为当前节点,继续搜索下一个节点。
最后,打印出最短路径。在本例中,最短路径为[(0, 0), (1, 1), (2, 3), (4, 5), (8, 9), (10, 10)]。
相关文章