Я работаю в аэропорту, и моя задача — рассчитывать маршруты руления самолетов на рулежных дорожках, обеспечивая соблюдение предписанной последовательности движения. Здесь я приведу пример и хотел бы спросить, существуют ли высокопроизводительные алгоритмы расчета кратчайшего пути с соблюдением заданной последовательности маршрутов с использованием Python.
Например :
Если источник = "B3" и цель = "E2", а порядок последовательности маршрутов = ["B", "A", "C" ", "D", "E"], то вычисленный результат должен быть: ["B3", "B2", "B1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "C1", "C2", "D3", "D2", " E1", "E2"].
Если источник = "A1" и цель = "B3", а порядок последовательности маршрутов = ["А", "Б", "Д", "Е", "Д", "B"], то вычисленный результат должен быть следующим: ["A1", "A2", "B1", "B2", "D1", "D2", "E1", "D1", " B2", "B3"].
Я работаю в аэропорту, и моя задача — рассчитывать маршруты руления самолетов на рулежных дорожках, обеспечивая соблюдение предписанной последовательности движения. Здесь я приведу пример и хотел бы спросить, существуют ли высокопроизводительные алгоритмы расчета кратчайшего пути с соблюдением заданной последовательности маршрутов с использованием Python. [code]import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt
Например : Если источник = "B3" и цель = "E2", а порядок последовательности маршрутов = ["B", "A", "C" ", "D", "E"], то вычисленный результат должен быть: ["B3", "B2", "B1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "C1", "C2", "D3", "D2", " E1", "E2"]. Если источник = "A1" и цель = "B3", а порядок последовательности маршрутов = ["А", "Б", "Д", "Е", "Д", "B"], то вычисленный результат должен быть следующим: ["A1", "A2", "B1", "B2", "D1", "D2", "E1", "D1", " B2", "B3"].
Я пытаюсь использовать Travel_salesman_problem NetworkX, чтобы найти кратчайший путь между узлами, но, похоже, он возвращает более длинный путь, чем необходимо. Вот минимальный пример:
import shapely
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot...
Я пытаюсь использовать Travel_salesman_problem NetworkX, чтобы найти кратчайший путь между узлами, но, похоже, он возвращает более длинный путь, чем необходимо. Вот минимальный пример:
import shapely
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot...
У меня есть сеть, ребра которой могут циклически меняться в процессе перемонтирования. В каждом раунде некоторые ребра могут увеличивать свой вес, усиливая связь между парой узлов-компонентов, некоторые из них могут уменьшать свой вес, ослабляя...
Я использую функцию network x read_edgelist в общедоступном наборе данных, доступном из сетевого репозитория ( и метаданные показывают, что существует около 50 тыс. ребер, но когда я использую приведенное выше функции, я вижу только 39 тыс. ребер....