京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python使用遗传算法解决最大流问题
本文为大家分享了Python遗传算法解决最大流问题,供大家参考,具体内容如下
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 控制变异程度 start 控制变异量
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] # 获取 0 所对应的下标
index_1 = [t[0] for t in Line if t[1]==1] # 获取 1 所对应的下标
M[i][random.sample(index_0,number)[0]]=1 # 随机改变序列中 number 个值 0->1
M[i][random.sample(index_1,number)[0]]=0 # 随机改变序列中 number 个值 1->0
return M
x,y = A.shape
n=x
generation = y
#初始化一个有 n 中情况的解决方案矩阵
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 # 用于记录每一种方案的总流量
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) # 将 方案 按照流量总和排序
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]]) # 将保留的一半方案 进行复制 ,复制部分用于变异
change(solve,int((x+y-2)*degree)+1 ,start) # 变异
return solve[0] , Max
Draw_road
def Draw_road(road,A):
import pylab as plt
import seaborn
seaborn.set()
x , y =A.shape
# 将下移和右移映射到绘图坐标上
Road = [(1,x)] # 初始坐标
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]])
实际运行的例子
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)
较大规模的情况
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21