动态规划求解TSP问题Go

多线程动态规划算法求解TSP(Traveling Salesman Problem) 并附C语言实现例程

TSP问题描述: 旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值.这篇文章解决的tsp问题的输入描述是: TSP问题的动态规划解法: 引用一下这篇文章,觉得作者把动态规划算法讲的非常明白:https://blog.csdn.ne

遗传算法的C语言实现(二)-----以求解TSP问题为例

上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS

基于粒子群算法求解求解TSP问题（JAVA）

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

模拟退火算法（SA）求解TSP 问题（C语言实现）

这篇文章是之前写的智能算法(遗传算法(GA).粒子群算法(PSO))的补充.其实代码我老早之前就写完了,今天恰好重新翻到了,就拿出来给大家分享一下,也当是回顾与总结了. 首先介绍一下模拟退火算法(SA).模拟退火算法(simulated annealing,SA)算法最早是由Metropolis等人提出的.其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性.模拟退火算法是一种通用的优化算法,其物理退火过程由以下三部分组成: (1)加温过程 (2)等温过程 (3)冷却过程其中加

基于贪心算法求解TSP问题（JAVA）

概述前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商

自适应大邻域搜索代码系列之(1) - 使用ALNS代码框架求解TSP问题

前言上次出了邻域搜索的各种概念科普,尤其是LNS和ALNS的具体过程更是描述得一清二楚.不知道你萌都懂了吗?小编相信大家早就get到啦.不过有个别不愿意透露姓名的热心网友表示上次没有代码,遂不过瘾啊~哎,大家先别急,代码有得你们酸爽的-- 不过由于ALNS的代码量实在太大,小编打算把这个做成一个系列来一一为大家讲解,好让小伙伴们彻底把这个算法框架的代码吃透.今天暂时还是先不对代码进行讲解,先来教大家怎么使用ALNS的框架求解一个TSP问题吧~ 环境准备小编的演示是基于Windows 10 x

基于爬山算法求解TSP问题（JAVA）

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

干货 | 10分钟掌握branch and cut（分支剪界）算法原理附带C++求解TSP问题代码

00 前言 branch and cut其实还是和branch and bound脱离不了干系的.所以,在开始本节的学习之前,请大家还是要务必掌握branch and bound算法的原理. 01 应用背景 Branch and cut is a method of combinatorial optimization for solving integer linear programs (ILPs), that is, linear programming (LP) problems whe

0-1背包问题——动态规划求解【Python】

动态规划求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 动态规划核心:计算并存储小问题的最优解,并将这些最优解组合成大问题的最优解.(将原问题分解为若干子问题,然后自底向上,先求解最小的子问题,把结果存储在表格中,再求解大的子问题时,直接从表格中查询小的子问题的解,避免重复计算,从而让提高算法效率) 解决本问题思路:对于第 i 个物品,放入后可以取得最大的价值,那么,前 i-1 个物品在背包容量为 w-

【优化算法】变邻域搜索算法(VNS)求解TSP（附C++详细代码及注释）

00 前言上次变邻域搜索的推文发出来以后,看过的小伙伴纷纷叫好.小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码.今天,就在此给大家双手奉上啦,希望大家能ENJOY哦! 01 代码说明本次代码还是基于求解TSP旅行商问题的.至于什么是TSP问题,小编这实在是不想科普啦-- 代码是基于迭代搜索那个代码魔改过来的.其实看了这么多启发式算法解TSP问题的代码.想必各位都有了一个比较清晰的认识,其实呀.之前介绍的模拟退火.遗传算法.迭代搜索和现在的变邻域等等,是十

利用遗传算法求解TSP问题

转载地址 https://blog.csdn.net/greedystar/article/details/80343841 目录一.问题描述二.算法描述三.求解说明四.参考资料五.源代码一.问题描述旅行商问题是图论中的一个著名问题. 假设有一个旅行商人要拜访N个城市,要求他从一个城市出发,每个城市最多拜访一次,最后要回到出发的城市,保证所选择的路径长度最短. 二.算法描述 (一)算法简介遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生

背包问题（Knapsack problem)采用动态规划求解

问题说明: 假设有一个背包的负重最多可达8公斤,而希望在背包中装入负重范围内可得之总价物品,假设是水果好了,水果的编号.单价与重量如下所示:0李子4KGNT$45001苹果5KGNT$57002橘子2KGNT$22503草莓1KGNT$1100解法背包问题是关于最佳化的问题,要解最佳化问题可以使用「动态规划」 (Dynamicprogramming) ,从空集合开始,每增加一个元素就先求出该阶段的最佳解,直到所有的元素加入至集合中,最后得到的就是最佳解. 下面我们看下代码: /* 问题: 假设有

利用HTML5 Canvas和Javascript实现的蚁群算法求解TSP问题演示

HTML5提供了Canvas对象,为画图应用提供了便利. Javascript可执行于浏览器中, 而不须要安装特定的编译器: 基于HTML5和Javascript语言, 可随时编写应用, 为算法測试带来便利. 针对TSP问题, 编写了Ant colony algorithm, 用于演示该算法, tsp_ant_colony_algorithm.html代码例如以下: <html> <head> <meta charset = "utf-8" / >

GA求解TSP

遗传算法中包含了如下5个基本要素: (1)对参数进行编码: (2)设定初始种群大小: (3)适应度函数的设计: (4)遗传操作设计: (5)控制参数设定(包括种群大小.最大进化代数.交叉率.变异率等). 下面使用python编程对中国28个省会城市的TSP问题进行了求解,python的版本是2.7.14.百度地图提供了JavaScript API,能够很方便地获取各城市之间的路径距离.这里有一段获取28个城市之间距离的JS代码,将其复制到百度地图JavaScript API的一些示例网页上,然后

C++动态规划求解0-1背包问题

问题描述: 给定n种物品和一背包.物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C.问:应该如何选择装入背包的物品,是的装入背包中物品的总价值最大? 细节须知: 暂无. 算法原理: a.最优子结构性质 0-1背包问题具有最优子结构性质.设(y1,y2,…,yn)是所给0-1背包问题的一个最优解,则(y2,…,yn)是下面相应子问题的一个最优解. b.递归关系设所给0-1背包问题的子问题的最优值为m(i,j),即m(i,j)是背包容量为j,可选择物品为i,i+1,…,n时0-1背包问题的最优值

动态规划求解 Minimum Edit Distance

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7735272 自然语言处理(NLP)中,有一个基本问题就是求两个字符串的minimal Edit Distance, 也称Levenshtein distance.受到一篇Edit Distance介绍文章的启发,本文用动态规划求取了两个字符串之间的minimal Edit Distance. 动态规划方程将在下文进行讲解. 简单地说,就是仅通过插入(insert).删除(delete)和替换(s

43. 动态规划求解n个骰子的点数和出现概率(或次数)[Print sum S probability of N dices]

[题目] 把N个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S.输入N,打印出S的所有可能的值出现的概率. [分析] 典型的动态规划题目. 设n个骰子的和为s出现的次数记为f(n,s),其中n=[1-N],s=[n-6n]. n=1, s=[1-6], f(n,s)=1; n=[2-N], s=[n-6n], f(n,s)= f(n-1,s-1)+ f(n-1,s-2)+ f(n-1,s-3)+ f(n-1,s-4)+ f(n-1,s-5)+ f(n-1,s-6) = sum(f(n-1,s-t)

基于遗传算法求解TSP问题（Java界面）

近期为做展示,改写了一个遗传算法求TSP的Java界面版,思路代码和 http://blog.csdn.net/wangqiuyun/article/details/12838903 这篇文章思路是一样的,追加了Java用Graphics画点及画线做路径展示,展示部分做得比較粗糙,须要的拿走,效果图例如以下. 下载地址:http://download.csdn.net/detail/wangqiuyun/7406201 另C#界面版:http://blog.csdn.net/wangqiuyun

遗传算法求解TSP问题

package com.louis.tsp; /** * Project Name:GeneticAlgorithm * File Name:Individual.java * Package Name: * Date:2017年9月23日下午5:02:00 * Copyright (c) 2017, 2692613726@qq.com All Rights Reserved. * */ /** * ClassName:Individual * Function: 个体类 * Reason: T

动态规划求解序列问题（LIS、JLIS）

1. 最长递增子序列不要求位置连续:要求大小严格递增(strictly increasing) 穷举法解题首先以每个数字为单位分割寻找最长递增子序列: int lis(const vector<int>& A){ if (A.size() == 1) return 1; int ret = 0; for (int i = 0; i < A.size()-1; ++i){ if (A[i] < A[i+1]) { vector<int> B(A.begin()

动态规划求解TSP问题Go

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