def gera_grafo(df) -> Grafo:
global grafo
grafo = Grafo(df)
for i in range(len(colunas)):
# Pega o nome da cidade pelo índice
cidade_origem = colunas[i]
for j in range(len(colunas)):
# Pega o peso e o destino da aresta e adiciona no objeto Grafo
destino = df.index[j]
peso = df.iloc[j][cidade_origem]
#aresta = dict(rota=(cidade_origem, destino), peso=peso)
if peso != '-':
aresta = (int(cidade_origem), int(destino), int(peso))
grafo.adiciona_arestas(aresta)
fitness = mlrose.TravellingSales(distances=grafo.arestas)
# Define optimization problem object
problem_fit = mlrose.TSPOpt(length=8, fitness_fn=fitness, maximize=False)
best_state, best_fitness = mlrose.genetic_alg(problem_fit,
mutation_prob=0.2,
max_attempts=100,
random_state=2)
print(fitness)
return grafo
