TSP问题最简单的求解方法是枚举法. 它的解是多维的.多局部极值的.趋于无穷大的复杂解的空间.搜索空间是n个点的全部排列的集合.大小为(n-1)! .能够形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带,各山峰或山谷的高度即是问题的极值.求解TSP,则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程. 这一篇将用遗传算法解决TSP问题. 1)评价. 这个评价算法应该比較简单了,就是找计算总距离,小的为优.目标函数转化为适应度函数能够取倒数. 2)突变.为了防止反复訪问,不能随机的进行突变.由于每一个

TSP问题一直是个头疼的问题,但是解决的方法数不胜数,很多的算法也都能解决.百度资料一大堆,但是我找到了代码比较简练的一种.随机法.下面只是个人的看法而已,如果有任何问题虚心接受. 顾名思义,随机法就是随机一个序列然后用这个序列去解决问题. TSP问题描述中,一个人走一圈回到原点要使走过的路程最短,那么他一定有一个路径,随机法,随机的就是这个路径. 首先我们要明白的是,只要随机的量足够大,最终一定能得到结果,因为能随机到枚举的全部. 第二,随机了一个路径之后,我们要在这个路径下面找到最短的路径,

枚举法:效率低,循环所有的情况,找到正确答案 用于解决数学问题,还是很简单的. 比如,奥数里面: 算 法 描 述 题X题=题题题题题题 其中 算法描述题每一个为一个数字,请写出正确的数字. ok,我们用枚举法去找出正确的答案 /** * Created by Administrator on 2017/10/19. */ fun main(args: Array<String>) { var suan:Int var fa:Int var miao:Int var shu:Int var ti

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

代码实现 运行结果及参数展示 alpha=1beta=5 rho=0.1  alpha=1beta=1rho=0.1 alpha=0.5beta=1rho=0.1 概念蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法,它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出,并首先使用在解决TSP(旅行商问题)上.之后,又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型.蚁群算法的基本原理:1.蚂蚁在路径上释放信息素.2.碰到还没走过的路口,就随机挑选一条路走.同时,释放与路径长度有关的信息素.3.信

load citys_data.mat n = size(citys,1); D = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n if i ~= j D(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2)); else D(i,j) = 1e-4; end end end m = 50; alpha = 1; beta = 5; rho = 0.1; Q = 1; Eta = 1./D; Tau = ones(n,n); Tab

内容全部来自编程之法:面试和算法心得一书,实现是自己写的使用的是java 题目描述 给定一个字符串,要求把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部,如把字符串“abcdef”前面的2个字符'a'和'b'移动到字符串的尾部,使得原字符串变成字符串“cdefab”.请写一个函数完成此功能,要求对长度为n的字符串操作的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1). 分析与解法 解法一:暴力移位法 初看此题,可能最先想到的方法是按照题目所要求的,把需要移动的字符一个一个地移动到字符串的尾部 /* *

/*===================================== 完美立方 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 a的立方 = b的立方 + c的立方 + d的立方为完美立方等式.例如12的立方 = 6的立方 + 8的立方 + 10的立方 .编写一个程序,对任给的正整数N (N≤100),寻找所有的四元组(a, b, c, d),使得a的立方 = b的立方 + c的立方 + d的立方,其中a,b,c,d 大于 1, 小于等于N. 输入 正整数N (N≤100

C++实现禁忌搜索解决TSP问题 使用的搜索方法是Tabu Search(禁忌搜索) 程序设计 1) 文件读入坐标点计算距离矩阵/读入距离矩阵 for(int i = 0; i < CityNum; i++){ fin >> x[i] >> y[i]; } for(int i = 0; i < CityNum - 1; i++){ Distance[i][i] = 0; for(int j = i + 1; j < CityNum; j++){ double Ri

快速查找素数 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 现在给你一个正整数N,要你快速的找出在2.....N这些数里面所有的素数. 输入 给出一个正整数数N(N<=2000000)但N为0时结束程序.测试数据不超过100组 输出 将2~N范围内所有的素数输出.两个数之间用空格隔开 样例输入 5 10 11 0 样例输出 2 3 5   2 3 5 7   2 3 5 7 11 [分析] 枚举法: //根据概念判断: //如果一个正整数只有两个因子, 1和p

<?php /* * hash::拉链法解决hash节点存储冲突问题 * ::2014-07-02 * ::Small_Kind */ class small_hash { private $size = 20;//hash节点大小 private $zone = null;//hash空间 //实例化函数,并设置一个初始hash节点大小,如果节点大小为null,则为默认节点大小 final public function __construct($size = null){ if(!is_nu

/* @链表法解决hash冲突 * 大单元数组,小单元链表 */ #pragma once #include <string> using namespace std; template<typename map_t> struct Node { size_t key; map_t content; Node *next; bool isEmpty; Node():next(NULL),isEmpty(true){} }; // 根据hash函数将content添加到hash表中

源于经典 数据结构作为计算机从业人员的必备基础,Java, c 之类的语言有很多这方面的书籍,Python 相对较少, 其中比较著名的一本 problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python. 其中<用Python解决数据结构与算法问题>是problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python 的中文版. 在线阅读:https://facert.g

其实这个题目我一直没想好应该叫什么,就是在做蓝桥杯的时候会遇到很多的题,给你一等式,abcdef...分别是1-9(||12||15)不重复问你有几种方案? 我之前一直都是用的for循环在做,听说这叫什么暴力破解还是枚举法的.小白不是很懂这些. 但是之前做过一道题,好像就是15个数的for循环写的,一个是巨累(因为我用a!=b&&a!=c&&a!=....真的特别多而且容易写错),另一个是我记得我这道题写了很久最后提交没有分数,因为!!!超时了!!! 真的特别气,当时的我只

如何理解C4.5算法解决了ID3算法的偏向于选择取值较多的特征问题 考虑一个极端情况,某个属性(特征)的取值很多,以至于每一个取值对应的类别只有一个.这样根据\[H(D) - H(D|A)\]可以得知后面的那一项的值为0.这样得到信息增益会很大.C4.5算法加了一个惩罚项\[H_A(D) = -\sum_{i=1}^n\dfrac{|D_i|}{|D|}\log_2\dfrac{|D_i|}{|D|}\],如果\(D_i\)越小,那么该惩罚项的值就越大.这样便解决了ID3算法的问题.

原文:https://blog.csdn.net/yunzifengqing/article/details/81941592 问题描述:有6名犯罪嫌疑人A.B.C.D.E.F,已知如下事实: A.B至少有1人作案: A.E.F三人中至少有2人参与作案: A.D不可能是同案犯: B.C或同时作案,或与本案无关: C.D中有且仅有1人作案: 如果D没有参与作案,则E也不可能参与作案.请推理出谁作了案. 下面是人工逻辑推理: 假设1:A参与作案,则 B可能参与作案(A.B至少有1人作案): E.F至

Python基于回溯法解决01背包问题实例 这篇文章主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None defbacktrack(i):   globalbestV,curW,curV,x,bestx   i

拉链法解决冲突.拉链法解决冲突的做法是将所有的相同Hash值的key放在一个链表中,比如key3和key14在hash之后都是0,那么在数组的键为0的地方存储这两个值,形式是链表.如果不能理解我的文字,请看下面的示例,看一下打印信息就明白了.拉链法是什么,就是链表. class HashNode{ public $key; public $value; public $nextNode; public function __construct($key, $value, $nextNode=Nu

内容全部来自编程之法:面试和算法心得一书,实现是自己写的使用的是java 题目描述 输入n个整数,输出其中最小的k个. 分析与解法 解法一 要求一个序列中最小的k个数,按照惯有的思维方式,则是先对这个序列从小到大排序,然后输出前面的最小的k个数. 至于选取什么的排序方法,我想你可能会第一时间想到快速排序(我们知道,快速排序平均所费时间为n*logn),然后再遍历序列中前k个元素输出即可.因此,总的时间复杂度:O(n * log n)+O(k)=O(n * log n). /* * 快速排序法 O

内容全部来自编程之法:面试和算法心得一书,实现是自己写的使用的是java 题目描述 给定两个分别由字母组成的字符串A和字符串B,字符串B的长度比字符串A短.请问,如何最快地判断字符串B中所有字母是否都在字符串A里? 为了简单起见,我们规定输入的字符串只包含大写英文字母,请实现函数bool StringContains(string &A, string &B) 比如,如果是下面两个字符串: String 1:ABCD String 2:BAD 答案是true,即String2里的字母在St

城市坐标数据下载  密码:07d5 求遍历这52座城市后最后回到最初城市的最短距离 %% 第9章 蚁群算法及MATLAB实现——TSP问题 % 程序9-1 %% 数据准备 % 清空环境变量 clear all clc % 程序运行计时开始 t0 = clock; % 导入数据 citys = xlsread('berlin52.xlsx','B2:C53'); %% 计算城市间距离 n = size(citys,1); %城市数 D = zeros(n,n); for i = 1:n for j