
Python使用遺傳算法解決最大流問題
本文為大家分享了Python遺傳算法解決最大流問題,供大家參考,具體內(nèi)容如下
Generate_matrix
def Generate_matrix(x,y):
import numpy as np
import random
return np.ceil(np.array([random.random()*10 for i in range(x*y)]).reshape(x,y))
Max_road
def Max_road(A,degree,start):
import random
import numpy as np
import copy
def change(M,number,start): # number 控制變異程度 start 控制變異量
x , y = M.shape
for i in range(start,x):
Line = zip(range(len(M[i])),M[i])
index_0 = [t[0] for t in Line if t[1]==0] # 獲取 0 所對應的下標
index_1 = [t[0] for t in Line if t[1]==1] # 獲取 1 所對應的下標
M[i][random.sample(index_0,number)[0]]=1 # 隨機改變序列中 number 個值 0->1
M[i][random.sample(index_1,number)[0]]=0 # 隨機改變序列中 number 個值 1->0
return M
x,y = A.shape
n=x
generation = y
#初始化一個有 n 中情況的解決方案矩陣
init_solve = np.zeros([n,x+y-2])
init=[1]*(x-1)+[0]*(y-1)
for i in range(n) :
random.shuffle(init)
init_solve[i,:] = init # 1 表示向下走 0 表示向右走
solve = copy.copy(init_solve)
for loop in range(generation):
Sum = [A[0,0]]*n # 用于記錄每一種方案的總流量
for i in range(n):
j=0;k=0;
for m in solve[i,:]:
if m==1:
k=k+1
else:
j=j+1
Sum[i] = Sum[i] + A[k,j]
Sum_index = zip(range(len(Sum)),Sum)
sort_sum_index = sorted(Sum_index,key = lambda d : d[1] , reverse =True) # 將 方案 按照流量總和排序
Max = sort_sum_index[0][1] # 最大流量
#print Max
solve_index_half = [a[0] for a in sort_sum_index[:n/2]] # 保留排序后方案的一半
solve = np.concatenate([solve[solve_index_half],solve[solve_index_half]]) # 將保留的一半方案 進行復制 ,復制部分用于變異
change(solve,int((x+y-2)*degree)+1 ,start) # 變異
return solve[0] , Max
Draw_road
def Draw_road(road,A):
import pylab as plt
import seaborn
seaborn.set()
x , y =A.shape
# 將下移和右移映射到繪圖坐標上
Road = [(1,x)] # 初始坐標
j=1;k=x;
for m in road:
if m==1:
k=k-1
else:
j=j+1
Road.append((j,k))
# print Road
for i in range(len(road)):
plt.plot([Road[i][0],Road[i+1][0]],[Road[i][1],Road[i+1][1]])
實際運行的例子
In [119]: A = Generate_matrix(4,6)
In [120]: A
Out[120]:
array([[ 10., 1., 7., 10., 8., 8.],
[ 4., 8., 8., 4., 8., 2.],
[ 9., 8., 8., 3., 9., 8.],
[ 7., 2., 5., 9., 3., 8.]])
In [121]: road , M=Max_road(A,0.1,2)
In [122]: Draw_road(road,A)
較大規(guī)模的情況
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助
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