首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

哪种方法在TSP问题中产生较短的旅程:最近邻居或遗传算法?

最近邻居法(KNN)和遗传算法(GA)都可以用于解决TSP问题,但它们在产生较短旅程方面具有不同的优缺点。

最近邻居法(KNN)是一种基于实例的学习方法,它通过计算待预测点与已知数据点之间的距离,找出距离最近的K个邻居,并根据这些邻居的标签值来预测待预测点的类别。KNN算法在处理TSP问题时,可以快速地找到距离最近的邻居,但需要大量的计算资源和存储空间,并且对于邻居数量K的选择、距离度量方法等因素的选择都会对算法的效果产生影。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 基于蚁群算法的机械臂打孔路径规划

    问题描述   该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述,一块木板有数百个小孔(坐标已知),现在需要通过机械臂在木板上钻孔,要求对打孔路径进行规划,力求使打孔总路径最短,这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析   机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面: 单个孔的钻孔作业时间,这是由生产工艺所决定的,不在优化范围内,本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时,钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间,刀具的转换时间。   在机

    08

    GA solve TSP—— A simple python code

    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物进化过程的计算模型,通过模拟自然进化过程搜索最优解。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择个体,并借助于自然遗传学的遗传算子(genetic operators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation),产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码(decoding),可以作为问题近似最优解。

    04
    领券