Python基于回溯法子集树模板解决旅行商问题（TSP）实例

'''旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）'''
# 用邻接表表示带权图
n = 5 # 节点数
a,b,c,d,e = range(n) # 节点名称
graph = [
  {b:7,c:6,d:1,e:3},{a:7,c:3,d:7,e:8},{a:6,b:3,d:12,e:11},{a:1,b:7,c:12,e:2},{a:3,b:8,c:11,d:2}
]
x = [0]*(n+1) # 一个解（n+1元数组，长度固定）
X = []     # 一组解
best_x = [0]*(n+1) # 已找到的最佳解（路径）
min_cost = 0    # 最小旅费
# 冲突检测
def conflict(k):
  global n,graph,x,best_x,min_cost
  # 第k个节点，是否前面已经走过
  if k < n and x[k] in x[:k]:
    return True
  # 回到出发节点
  if k == n and x[k] != x[0]:
    return True
  # 前面部分解的旅费之和超出已经找到的最小总旅费
  cost = sum([graph[node1][node2] for node1,node2 in zip(x[:k],x[1:k+1])])
  if 0 < min_cost < cost:
    return True
  return False # 无冲突
# 旅行商问题（TSP）
def tsp(k): # 到达（解x的）第k个节点
  global n,a,e,X,min_cost,best_x
  if k > n: # 解的长度超出，已走遍n+1个节点 （若不回到出发节点，则 k==n）
    cost = sum([graph[node1][node2] for node1,node2 in zip(x[:-1],x[1:])]) # 计算总旅费
    if min_cost == 0 or cost < min_cost:
      best_x = x[:]
      min_cost = cost
      #print(x)
  else:
    for node in graph[x[k-1]]: # 遍历节点x[k-1]的邻接节点（状态空间）
      x[k] = node
      if not conflict(k): # 剪枝
        tsp(k+1)
# 测试
x[0] = c # 出发节点：路径x的第一个节点（随便哪个）
tsp(1)  # 开始处理解x中的第2个节点
print(best_x)
print(min_cost)