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'''
Author: Theo_hui
Date: 2020-12-27 13:57:47
Descripttion: 主程序
'''
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from algorithms.SimulatedAnnealing import SA
from algorithms.TabuSearch import TS
from algorithms.GeneticAlgorithm import GA
from algorithms.AntColonyAlgorithm import AC
class GTSP:
''' 广义旅行商问题类 '''
path,distance=[],None
#(9,5) 城市实例 9个城市 5种物品
citys_9_5=[
# 城市编号 ， 城市坐标
[[0,[78, 34]], [1,[16, 56]] ],#物品0 共计2城市
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]
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# 城市编号 ， 城市坐标
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[[ 2,[98, 23]] ],#物品1 共计1城市
[[ 3,[34, 15]], [ 4,[79, 46]], [ 5,[67,51]] ],#物品2 共计3城市
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# 城市编号 ， 城市坐标
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[[ 6,[86, 13]], [ 7,[99, 46]] ],#物品3 共计2城市
[[ 8,[47, 83]], ],#物品4 共计1城市
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[[11,[45, 45]], [12,[100,34]], ],#物品6 共计2城市
[[13,[88, 90]], ],#物品7 共计1城市
[[14,[ 4, 51]], ],#物品8 共计1城市
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# 城市编号 ， 城市坐标
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# 城市编号 ， 城市坐标
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[[ 2,[98, 23]] ],#物品1 共计1城市
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[[ 6,[86, 13]], [ 7,[99, 46]] ],#物品3 共计2城市
[[ 8,[47, 83]], ],#物品4 共计1城市
[[ 9,[34, 55]], [10,[ 9, 21]], ],#物品5 共计2城市
[[11,[45, 45]], [12,[100,34]], ],#物品6 共计2城市
[[13,[88, 90]], ],#物品7 共计1城市
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[[16,[73, 11]], [17,[26, 27]], ],#物品9 共计2城市
[[18,[56, 37]], [19,[27, 70]], ],#物品10 共计2城市
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[[25,[7, 13]], ],#物品14 共计1城市
[[26,[ 90,75]], ],#物品15 共计1城市
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[[28,[103,105]], ],#物品17 共计1城市
[[29,[ 61,61]], [30,[ 51,51]], ],#物品18 共计2城市
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[[32,[ 50,25]], ],#物品20 共计1城市
[[33,[ 50,50]], ],#物品21 共计1城市
[[34,[ 10,20]], ],#物品22 共计1城市
[[35,[ 31,20]], [36,[30,26]], [37,[34,35]] ],#物品23 共计3城市
[[38,[ 48,25]], ],#物品24 共计1城市
]
citys_map={
'9_5': citys_9_5,
'17_11': citys_17_11,
'24_15': citys_24_15,
'31_16': citys_31_16,
'39_25': citys_39_25
}
def __init__(self,mode="9_5"):
# 选择城市实例
self.mode = mode
self.citys=self.citys_map[mode]
# 获得二级信息
self.city_locations = self._get_city_list() #城市坐标
self.city_index_groups = self._get_city_index_group_by_item() #城市序号分组
self.distMat = self._get_distMat_mat() #城市距离矩阵
def _get_city_list(self):
''' 获得城市数组 按照序号进行排列 '''
rst=[]
for city_group in self.citys:
for city in city_group:
rst.append(city[1])
return np.array(rst)
def _get_city_index_group_by_item(self):
''' 获得根据物品来分类的一个城市序号'''
rst=[]
for city_group in self.citys:
group=[]
for city in city_group:
group.append(city[0])
rst.append(group)
return rst
def _get_distMat_mat(self):
''' 获得城市之间的距离 '''
all_citys=self._get_city_list()
c_num=len(all_citys)
distMat=np.zeros((c_num,c_num))
for i in range(c_num):
for j in range(i,c_num):
# 使用范式来求解距离
distMat[i][j]=distMat[j][i]=np.linalg.norm(all_citys[i]-all_citys[j])
return distMat
def set_path(self,path):
''' 设定指定的路径 '''
self.path = path
self.distance = self.cal_path_distance(path)
def set_random_path(self):
''' 设定随机的初始路径 '''
path=[]
for c_group in self.citys:
# 随机选择该物品城市中的任意一个
path.append(random.choice(c_group)[0])
# 打乱访问顺序
random.shuffle(path)
# 设定路径
self.set_path(path)
return path
def cal_path_distance(self,path):
''' 计算路径的距离 '''
dis=0
for i in range(len(path)-1):
dis+=self.distMat[path[i]][path[i+1]]
dis+=self.distMat[path[i+1]][path[0]] # 回家
return dis
def plot_path(self):
''' 画出路径 '''
# 画出城市坐标
colors=['black', 'blue', 'green', 'red', 'yellow', 'orange',
'purple', 'darkblue','lightblue','gold', 'lime', 'maroon',
'olive', 'silver', 'orchid', 'salmon','tomato', 'yellowgreen',
'rosybrown','plum', 'peru', 'tan', 'sienna', 'saddlebrown',
'palevioletred'
]
for i,c_group in enumerate(self.citys):
citys=np.array([x[1] for x in c_group])
plt.scatter(citys[:,0],citys[:,1],color=colors[i])
# 画出路径
path=self.path
for i in range(len(path)-1):
x=[self.city_locations[path[i]][0],self.city_locations[path[i+1]][0]]
y=[self.city_locations[path[i]][1],self.city_locations[path[i+1]][1]]
plt.plot(x,y,color='grey',linestyle=":")
x=[self.city_locations[path[0]][0],self.city_locations[path[i+1]][0]]
y=[self.city_locations[path[0]][1],self.city_locations[path[i+1]][1]]
plt.plot(x,y,color='grey',linestyle=":")
plt.text(0,0,"Total distance:{:f}".format(self.distance))
plt.title(self.mode)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
mode,iteration='39_25',100000 #城市例子模式,迭代次数
algorithms=[
# SA(10,9,0.9,GTSP(mode=mode),iteration), # 模拟退火
# TS(20,GTSP(mode=mode),iteration), # 禁忌搜索
# GA(100,0.7,0.05,GTSP(mode=mode),iteration), # 遗传算法
AC(10,1,0.9,0.05,0.3,GTSP(mode=mode),iteration) # 蚁群算法
]
for algo in algorithms:
tsp=algo.solve(record_step=1000) # 应用算法解决TSP问题
algo.plot_iter_cost() # 画出迭代曲线
tsp.plot_path() # 画出解的图