参考资料: 遗传算法解决TSP旅行商问题(附:Python实现) 遗传算法详解(GA)(个人觉得很形象,很适合初学者) from itertools import permutations import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from itertools import combinations, permutations #%matplotlib inline def fitnessFuncti

MTSP问题是指:有Ⅳ个城市,要求旅行商到达每个城市各一次,且仅一次,并[旦 1到起点,且要求旅行路线最短.而多旅行商问题M个旅行商从同一个城市(或多个城市)出发.分羽走一条旅路线,且总路程缀短.有关稻 P闻鼷的研究在现实『口 J题中有很大的使用价德.诸如:交通运输.臀道铺设.路线的选撵.计算机网络的拓扑设计.邮递员送信等,都可抽象成MTSP的问题.

这次的文章是以一份报告的形式贴上来,代码只是简单实现,难免有漏洞,比如循环输入的控制条件,说是要求输入1,只要输入非0就行.希望会帮到以后的同学(*^-^*) 一.问题描述 旅行商问题(Traveling-Salesman Problem,TSP).设有n个互相可直达的城市,某推销商准备从其中的A城出发,周游各城市一遍,最后又回到A城.要求为该旅行商规划一条最短的旅行路线. 二.目的 为了解决旅行商问题,用了遗传算法,模拟染色体的遗传过程,进行求解. 为了直观的更有比较性的观察到程序的运行效果,

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

题目描述 小S坚信任何问题都可以在多项式时间内解决,于是他准备亲自去当一回旅行商.在出发之前,他购进了一些物品.这些物品共有n种,第i种体积为Vi,价值为Wi,共有Di件.他的背包体积是C.怎样装才能获得尽量多的收益呢?作为一名大神犇,他轻而易举的解决了这个问题. 然而,就在他出发前,他又收到了一批奇货.这些货共有m件,第i件的价值Yi与分配的体积Xi之间的关系为:Yi=ai*Xi^2+bi*Xi+ci.这是件好事,但小S却不知道怎么处理了,于是他找到了一位超级神犇(也就是你),请你帮他解决这个

Judges' response Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 454    Accepted Submission(s): 256 Problem Description The contest is running and the judges is busy watching the progress of th

昨天早上上课讲旅行商问题,有点难,这周抽空把3^n的算法码码看.不过这个简化版已经够折腾人了. 其一不看解析不知道这是双进程动态规划,不过我看的解析停留在f[i,j]表示第一个人走到i.第二个人走到j,且1~max(i,j)的都走过的最短路,后面的动态转移方程是我自己写的,不过我的貌似和别人的不太一样? 其二不知道为什么坐标改成real类型就不会207了,这可是个bug?纠结了我一晚上啊昨晚又熬夜了今天早上物理课又打瞌睡了…QAQ 其三给ans或者f数组赋初值不能写maxlongint一定要1e

vijosP1014 旅行商简化版 链接:https://vijos.org/p/1014 [思路] 双线DP. 设ab,ab同时走.用d[i][j]表示ab所处结点i.j,且定义i>j,则有转移方程:  d[i][j]=min{  d[i+1][j]+dist(i,i+1),d[i+1][i]+dist(j,i+1) }; 另外需要注意坐标也需要用double读入. (vj貌似出了些许问题,无论是我的代码还是以前AC的人的代码都过不了) [代码] #include<cstdio> #i

P1523 旅行商简化版 题目背景 欧几里德旅行商\((Euclidean Traveling Salesman)\)问题也就是货郎担问题一直是困扰全世界数学家.计算机学家的著名问题.现有的算法都没有办法在确定型机器上在多项式时间内求出最优解,但是有办法在多项式时间内求出一个较优解. 为了简化问题,而且保证能在多项式时间内求出最优解,\(J.L.Bentley\)提出了一种叫做\(bitonic\) \(tour\)的哈密尔顿环游.它的要求是任意两点\((a,b)\)之间的相互到达的代价\(di

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhoubin1992/article/details/46910079 1 SAT问题描写叙述 命题逻辑中合取范式 (CNF) 的可满足性问题 (SAT)是当代理论计算机科学的核心问题, 是一典型的NP 全然问题.在定义可满足性问题SAT之前,先引进一些逻辑符号. 一个 SAT 问题是指: 对于给定的 CNF 是否存在一组关于命题变元的真值指派使A为真. 显然,如A为真,则CNF的每一个子句中必有一个命题变元为1(真). 2 遗传算法

Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 89  Solved: 36 Description 旅行商认定如何优化旅行路线是一个非常棘手的计算问题,所以他决定沿着线性的多瑙河开展他的业务.他有一条快船能够在瞬间沿着多瑙河把他从任意开始的位置带到任意目的地,但是这条船很费油.它逆流而上(驶向源头的方向)每米花费U元,顺流而下每米花费D元(驶离源头的方向). 沿着多瑙河有N个展销会是旅行商所感兴趣的.每个展销会只持续一天.对于任意一个展销会X,旅

旅行商(sale) 题目描述 camp国有n座城市,由1,2,-,n编号.城市由n–1条双向道路相连.任意两个城市之间存在唯一的道路连通.有m个旅行商,第i个旅行商会从城市ai旅行到城市bi,贩卖ci件商品.已知第i个城市的居民最多购买wi件商品,bobo想知道旅行商们能够卖出商品数量的最大值. 输入 输入文件sale.in. 第一行,包含2个整数n和m. 第二行,包含n个整数w1,w2,-,wn. 接下来n–1行中的第i行包含2个整数ui,vi代表城市ui和vi之间有一条道路. 最后的m行中的

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

题目: P1523 旅行商简化版 解析 可以看做是两个人同时从西往东走,经过不一样的点,走到最东头的方案数 设\(f[i][j]\)表示一个人走到i,一个人走到j的最短距离(\(i<j\)) 第\(j+1\)个位置,两个人都可能走,两种情况 \(f[i][j+1]=min\{f[i][j+1],f[i][j]+dis[j][j+1]\}\)位置在j的人走到了j+1位置 \(f[j][j+1]=min\{f[j][j+1],f[i][j]+dis[i][j+1]\}\)位置在i的人走到了j+1位置

概要 我的上一篇写遗传算法解决排序问题,当中思想借鉴了遗传算法解决TSP问题,本质上可以认为这是一类问题,就是这样认为:寻找到一个序列X,使F(X)最大. 详解介绍 排序问题:寻找一个序列,使得这个序列的逆序对的倒数最大. TSP问题:寻找一个序列,使得这个序列的总路径长的倒数最大. 这两个问题有一个共同的特点是,所有的节点都要用上,而使用遗传算法解决排序问题(每一个格子可以认为是一个节点),是需要从众多的节点之中寻找到某些节点构成一个序列X. 序列X必须满足的条件是: 相邻节点直接邻接 无重复

P1523 旅行商简化版 题目背景 欧几里德旅行商(Euclidean Traveling Salesman)问题也就是货郎担问题一直是困扰全世界数学家.计算机学家的著名问题.现有的算法都没有办法在确定型机器上在多项式时间内求出最优解,但是有办法在多项式时间内求出一个较优解. 为了简化问题,而且保证能在多项式时间内求出最优解,J.L.Bentley提出了一种叫做bitonic tour的哈密尔顿环游.它的要求是任意两点(a,b)之间的相互到达的代价dist(a,b)=dist(b,a)且任意两点

上篇我们用遗传算法求解了方程,其中用到的编码方式是二进制的编码,实现起来相对简单很多, 就连交配和变异等操作也是比较简单,但是对于TSP问题,就稍微复杂一点,需要有一定的策略, 才能较好的实现. 这次的TSP问题的题目是: 随机产生10~30个城市,每个城市之间的距离也是随机产生,距离的范围是[1,50],求最优的路径 ========================================================== 下面就是具体的求解,由于我的策略是基于知网上的<一种改进的遗

摘要: 本实验采用遗传算法实现了旅行商问题的模拟求解,并在同等规模问题上用最小生成树算法做了一定的对比工作.遗传算法在计算时间和占用内存上,都远远优于最小生成树算法. 程序采用Microsoft visual studio 2008 结合MFC基本对话框类库开发.32位windows 7系统下调试运行. 引言 遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,由密歇根大学的约翰•霍兰德和

1实验环境 实验环境:CPU i5-2450M@2.50GHz,内存6G,windows7 64位操作系统 实现语言:java (JDK1.8) 实验数据:TSPLIB,TSP采样实例库中的att48数据源 数据地址:http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/tsp/att48.tsp.gz TSPLIB是一个从各种来源和各种类型中产生的TSP及其相关问题的采样实例库,这里选取TSP采样实例库中的att48数据源,最优值为1062

1.编码 这篇文章中遗传算法对TSP问题的解空间编码是十进制编码.如果有十个城市,编码可以如下: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 这条编码代表着一条路径,先经过0,再经过1,依次下去. 2.选择 选择操作仍然是轮盘赌模型,虽然不会出现路径长度为负数的情况,但是需要考虑与上篇文章不同的是求的是最小值.因此在代码中概率的计算为: 3.交叉 4.变异 变异操作就是交换两个城市,例如: 0 1 2 3 4 0 2 1 3 4 5.代码实现 #include<stdio.h> #include&