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
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21