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我正在使用 networkx 来解决最短路径问题。我主要使用 shortest_path .我想知道,使用当前版本的 networkx,是否可以限制最短路径计算?
下面的示例生成了 A 和 G 之间的这两条最短路径:
左边的图片显示了最小化“长度”属性时的最佳路线,右边的图片显示了最小化“高度”属性时的最佳路线。
如果我们计算这些路线的统计数据,我们会得到:
Best route by length: ['A', 'B', 'E', 'F', 'D', 'G']
Best route by height: ['A', 'C', 'E', 'G']
Stats best routes: {
'by_length': {'length': 13.7, 'height': 373.0},
'by_height': {'length': 24.8, 'height': 115.0}
}
有没有办法在计算最短路径时添加约束? (例如,通过最小化长度属性但同时保持 height<300
来计算最短路径
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import combinations, groupby
import os
import numpy as np
import networkx as nx
import random
# 1. Define test network
MG = nx.MultiDiGraph()
MG.add_edges_from([("B", "A", {"length": 0.8}), ("A", "B", {"length": 1.}), ("D", "G", {"length": 3.5}),
("B", "D", {"length": 20.8}), ("A", "C", {"length": 9.7}), ("D", "C", {"length": 0.3}),
("B", "E", {"length": 4.8}), ("D", "E", {"length": 0.05}), ("C", "E", {"length": 0.1}),
("E", "C", {"length": 0.7}), ("E", "F", {"length": 0.4}), ("E", "G", {"length": 15.}),
("F", "C", {"length": 0.9}), ("F", "D", {"length": 4.}),
])
attrs = {'B': {"x": -20., "y": 60.}, 'A': {"x": 28., "y":55.},
'C': {"x": -12., "y": 40.}, 'D': {"x": 40., "y":45.},
'E': {"x": 8., "y": 35.}, 'F': {"x": -8., "y":15.},
'G': {"x": 21., "y":5.},
}
for num, (k,v) in enumerate(attrs.items()):
attrs[k]={**v,
}
nx.set_node_attributes(MG, attrs)
rng = np.random.default_rng(seed=42)
random_height = list(rng.uniform(low=0, high=100, size=len(MG.edges)).round(0))
attrs={}
for num, edge in enumerate(MG.edges):
attrs[edge]={'height': random_height[num]}
nx.set_edge_attributes(MG, attrs)
# 2. Calculate shortest route
best_route_by_length = nx.shortest_path(MG, "A", "G",weight="length")
print(f"Best route by length: {best_route_by_length}")
best_route_by_height = nx.shortest_path(MG, "A", "G",weight="height")
print(f"Best route by height: {best_route_by_height}")
# 3. Get stats for each route
def get_route_edge_attributes(
G, route, attribute=None, minimize_key="length", retrieve_default=None
):
"""
"""
attribute_values = []
for u, v in zip(route[:-1], route[1:]):
# if there are parallel edges between two nodes, select the one with the
# lowest value of minimize_key
data = min(G.get_edge_data(u, v).values(), key=lambda x: x[minimize_key])
if attribute is None:
attribute_value = data
elif retrieve_default is not None:
attribute_value = data.get(attribute, retrieve_default(u, v))
else:
attribute_value = data[attribute]
attribute_values.append(attribute_value)
return attribute_values
stats_best_route={}
stats_best_route['by_length']={'length': sum(get_route_edge_attributes(MG,
best_route_by_length,
'length')),
'height': sum(get_route_edge_attributes(MG,
best_route_by_length,
'height'))}
stats_best_route['by_height']={'length': sum(get_route_edge_attributes(MG,
best_route_by_height,
'length')),
'height': sum(get_route_edge_attributes(MG,
best_route_by_height,
'height'))}
print(f"Stats best routes: {stats_best_route}")
编辑 07/06/21
single_source_dijkstra
中作用于数字.
最佳答案
近似解:
关于python - networkx中的约束短路径算法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67674893/
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