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

OR-tools始终返回非常次优的TSP解决方案

OR-tools是一个开源的操作研究工具包,用于解决各种优化问题,包括旅行商问题(TSP)。TSP是一个经典的组合优化问题,目标是找到一条最短路径,使得旅行商可以访问一系列城市并返回起始城市。

OR-tools提供了多种解决TSP问题的算法,包括贪婪算法、局部搜索算法和精确算法。尽管OR-tools在某些情况下可能返回次优解,但它仍然是一个强大的工具,可以用于解决大规模的TSP问题。

OR-tools的优势在于其灵活性和可扩展性。它支持多种编程语言,包括C++、Python和Java,使开发人员可以根据自己的需求选择适合的语言进行开发。此外,OR-tools还提供了丰富的文档和示例代码,使开发人员能够快速上手并解决问题。

TSP问题的应用场景非常广泛。例如,在物流领域,TSP可以用于优化货物的配送路线,减少运输成本和时间。在电子设计自动化领域,TSP可以用于优化电路板上元件的布局,提高电路性能。此外,TSP还可以应用于旅游规划、网络路由、DNA测序等领域。

对于TSP问题,腾讯云提供了一系列相关产品和服务。例如,腾讯云的计算优化引擎COE可以帮助用户解决各种优化问题,包括TSP。用户可以使用COE提供的API接口,将自己的问题转化为数学模型,并调用COE进行求解。此外,腾讯云还提供了弹性计算、存储、数据库等基础设施服务,为用户提供全面的云计算解决方案。

更多关于腾讯云相关产品和服务的信息,您可以访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

OR-Tools|带你了解谷歌开源优化工具(Google Optimization Tools)

经过一番了解,小编发现它对于为解决优化问题而烦恼小伙伴真的非常有用,于是赶紧来和大家分享分享。下面让我们一起来看看OR-Tools到底是何方神圣吧!...01 OR-Tools介绍 OR-Tools是用于解决组合优化问题开源软件,它目的是从众多可能方案中寻求最佳解决方案,比如解决以下问题: 线性规划与整数规划(Linear Optimization...需要注意是,对于路径规划类问题,还有其它求解器,例如Concorde致力于对大型TSP问题寻求最优解,在该领域超越OR-Tools。...但是,OR-Tools为解决路由问题提供了更好平台,这些问题包含了超出TSP问题约束。...(8)添加解决方案打印机 显示求解器返回函数如下所示。该函数从解决方案中提取行驶路径和距离并将其打印到控制台。

11.3K32

基于求解器路径规划算法实现及性能分析

本文将以Jsprit、OR-Tools和CPLEX三种求解器为例,围绕旅行商问题(TSP)、带容量限制路径规划问题(CVRP)、带时间窗限制路径规划问题(VRPTW)和带时间窗取送货路径规划问题(...不及Jsprit,求解时间差距非常大。...模型求解 对于TSP,当运行时间相同时,CPLEX求解质量要优于Jsprit和OR-ToolsOR-Tools总体上优于Jsprit。...对于两种开源求解器,当客户规模小于400时,OR-Tools在求解质量方面表现优于Jsprit,而后随着客户规模增大,Jsprit求解质量变得更优,并且Jsprit始终显示出求解速度方面的优势。...Jsprit求解速度始终要比OR-Tools快,并且Jsprit收敛速度要更快。

7.5K20

用Python进行线性编程

今天,我们将使用 Google OR-Tools,它对用户非常友好,带有几个预包装求解器,可以通过以下方式运行本教程中代码 Google Colab notebook....OR-Tools允许我们使用一种抽象(而且是相当pythonic)方式来为我们问题建模。然后我们可以选择一个或几个求解器来找到一个最佳解决方案。...除此以外,语法是非常直接。...计算最优解是通过 solver.Solve() .这个函数返回一个状态,可以用来检查解决方案是否确实是最优。...这种保证很强大,但也有代价:模型可能非常复杂,以至于求解器需要花费数年(或更多)时间来找到一个最优解。在这种情况下,我们有两个选择。 我们可以在一定时间后停止求解器(并可能得到一个次优答案)。

2.4K10

文末送书|Python写微服务如何融入Spring Cloud体系?

关于这个问题,实际上是涉及到计算机科学中比较经典一个TSP(旅行商)算法问题,如果大家对这个算法有了解的话,就会理解这个问题需要非常计算量,因为每多几个位置,其算法复杂度就会呈指数增长。...而要解决这个问题,如果自行编写解决方案的话需要耗费很大精力并且还需要不断优化算法! 所以这个时候小码哥就想是不是有一些相对比较可靠开源工具可以利用呢?...所以经过一些研究和调研,果然发现有一个Google开源运筹计算工具OR-TOOLS,其中提供了关于TSP及VRP问题解法,关于这个工具解决TSP及VRP问题方法与TSP问题一样,小码哥会在后面找机会给大家分享...因为计算量非常大所以在使用OR-TOOLS工具时,我们需要在本地安装OR-TOOLS软件,而在具体编写计算代码时因其对Java支持体验比较差(缺乏官方发布Maven依赖,以及示例代码不全等),所以最终我们需要使用...,在Java中因为Spring Cloud依赖包已经替我们实现好了这样接口,而在Python中就需要我们手工定义,如上述代码中我们就定义了/actuator/health服务,并实现了其处理代码,很简单就是返回成功

2.8K30

用深度学习解决旅行推销员问题,研究者走到哪一步了?

图 1:TSP 提出以下问题:给定一个城市列表和每对城市之间距离,销售人员访问每个城市并返回出发城市最短路线是什么?...学习改进次优解 最近,从 Chen 等人在 2019 工作和 Wu 等人在 2021 年工作开始,许多论文探索了建设性 AR 和 NAR 解替代方案,包括迭代改进(次优)解学习或局部搜索学习。...图 10:通过在局部搜索算法中指导决策来学习改进次优 TSP架构。...实际来说,这是一个非常理想属性,因为在非常大或真实世界 TSP 实例上进行训练可能很棘手。...目前,大多数论文都建议在非常随机 TSP 上有效地训练模型,然后以零样本方式将学习到策略转移到更大图和真实世界实例中。合乎逻辑下一步是在少数特定问题实例上微调模型。

36910

用深度学习解决旅行推销员问题,研究者走到哪一步了?

图 1:TSP 提出以下问题:给定一个城市列表和每对城市之间距离,销售人员访问每个城市并返回出发城市最短路线是什么?...学习改进次优解 最近,从 Chen 等人在 2019 工作和 Wu 等人在 2021 年工作开始,许多论文探索了建设性 AR 和 NAR 解替代方案,包括迭代改进(次优)解学习或局部搜索学习。...图 10:通过在局部搜索算法中指导决策来学习改进次优 TSP架构。...实际来说,这是一个非常理想属性,因为在非常大或真实世界 TSP 实例上进行训练可能很棘手。...目前,大多数论文都建议在非常随机 TSP 上有效地训练模型,然后以零样本方式将学习到策略转移到更大图和真实世界实例中。合乎逻辑下一步是在少数特定问题实例上微调模型。

75250

个人永久性免费-Excel催化剂功能第31波-数量金额分组凑数功能,财务表哥表姐最爱

函数输入参数说明 计算结果存放在记录表某一列中,用是数组公式方式返回多个值,故若需要修改删除,请使用功能区数组函数相关删除、数值化、选择等快捷操作。 ?...用OR-Tools函数可以看到更多信息 同一功能两个函数差异 EH版香川群子大神代码,在分组大小较大时,性能仍然保持优异,而用OR-TOOLS实现函数,就有很大性能瓶颈。...例如某300条记录,总和是1000,我要分一个900组,不知道为何OR-TOOLS函数很慢,甚至最后报超时错误(OR-TOOLS因大小太大了,做了个网络版部署,网络访问太久会超时,同时也需要有连接外网能力...建议使用EH版凑数函数,OR-TOOLS版可能后续其他应用场景再开发其他函数。...历经重重难关,终于在数据道路上达到技术平原期,学习众多知识不再太吃力,同时也形成了自己一套数据解决方案(数据采集、数据加工清洗、数据多维建模、数据报表展示等)。

1.7K20

MIT和亚马逊举办路径优化比赛—— US$175000解决方案分享

前3名解决方案简介 第1名 第2名 第3名 3....第1名解决方案及细节分析 模型 具体求解步骤 (1)先将ATSP转化为TSP (2)用zone-id得到cluster (3)从历史数据得到软约束 对于step2 通过深度优先搜索将有向图变成...第1名解决方案及细节分析 Cook, W等人用此解决方案获得了第1名 也拿到了US$100,000,(羡慕 模 型 目标函数:时间 + 惩罚系数*软约束惩罚 硬约束: 簇约束(cluster...(4)用改进后LKH-3求解 作者主要用到 Concorde求解器(用来查看最优时结果)和 LKH-3求解算法(最终提交时采用次优方法,因为比赛有运行时间限制)。...还是想看一下第2、3名解决方案呢 参考资料 1.

73610

用于组合优化强化学习:学习策略解决复杂优化问题

为了讲这件事解释清楚,我们将专注于一个特定问题,即着名旅行商问题(TSP)。假设我们有N个城市,我们销售员必须全部访问它们。...然而,在城市之间穿梭会产生一些费用,我们必须找到一种方案,在旅行到所有城市并返回起始城市过程中最大限度地减少总累积成本。例如,下图显示了美国所有省会城市最佳旅游路线: ?...作者训练了一种叫做structure2vec图神经网络,构建几个硬COP解决方案,并获得非常近似比率(生产成本与最优成本之间比率)。...在解决方案构建过程每次迭代中,网络观察当前图形,并选择要添加到解决方案节点,之后根据该选择更新图形,并且重复该过程直到获得完整解决方案。 ?...使用基于图形状态表示非常有意义,因为许多COP可以通过这种方式非常自然地表达,如TSP示例中所示: ? 节点代表城市,边缘包含城市间距离。

2.9K50

Branch and Cut、Branch and Price、Lagrange Relaxation求解TSP

干货 | 10分钟掌握branch and cut算法原理附带C++求解TSP问题代码 下面我们就直接来看Branch and Cut实际求解TSP详细过程。...大家对于Traveling-Salesman Problem,想必都已经非常熟悉了。小编认为,求解TSP,最大难点之一就在于对子环处理。 子环(subtour):没有包含所有节点一条闭环。...算法求解TSP具体过程(只是示例,经典Branch-and-Price其实并不适合TSP)。...当遇到一些很难求解模型,但又不需要去求解它精确解,只需要给出一个次优解或者解上下界,这时便可以考虑采用松弛模型方法加以求解。 对于一个整数规划问题,拉格朗日松弛放松模型中部分约束。...熟悉TSP小伙伴应该都知道,TSP可行解是1-tree一种,因此最小权值1-tree (minimum weight 1-tree)可以作为TSP一个下界,因此可以利用这个性质来作为定界标准。

2.8K35

再看最著名 NP 问题之 TSP 旅行商问题

这就是与多项式函数不同之处,在指数函数中,x 出现在指数部分,它幂是一个常数倍数。这导致指数函数增长非常快,与 x 增加呈指数级增长。...由于指数函数快速增长,它们不能用多项式函数来表示,因此指数函数不是多项式函数。 多项式函数增长相对较慢,而指数函数增长非常迅速,这是它们之间关键区别。...以下是一些经典 NP 问题示例: 旅行推销员问题(Traveling Salesman Problem,TSP) :给定一组城市和它们之间距离,找到一条最短路径,使得每个城市都恰好被访问一次,然后返回起始城市...问题目标是找到一条最短路径,即旅行最优路线。 TSP 形式化定义如下: 给定一组城市,这些城市之间距离或成本。 推销员从某个城市出发,然后需要返回到出发城市。...虽然没有已知多项式时间算法可以解决TSP一般形式,但有许多启发式算法和近似算法可用于找到 接近最优解 解决方案。 贪婪算法 其中一种最简单、但也最常用近似算法是贪婪法。

82230

繁维科技程斯特:TOF相机下3D人脸识别,破传统识别困局丨镁客请讲

“七年”磨一剑,始终坚持研究TOF 从两年前iPhone X开始,3D成像技术在消费端应用快速增长。而在行业端,围绕三维视觉应用也进入发展新阶段。...但是他们始终看好是TOF,从2013年开始就一直潜心研究TOF模组。...正好处在产品量产关键节点繁维科技,也很敏锐地抓住了市场风向。在今年推出了两款产品TSP-V2和TSP-V3,分别适用于不同距离深度信息获取。 ?...图 | 繁维科技ToF相机TSP-V3 “七年”磨一剑,从开始研发到生产出成熟、稳定量产TOF产品,既要坐住冷板凳,也得有足够科研实力去支撑产品商业化应用。...从2013年研发TOF以来,程斯特和团队对底层芯片到上层应用算法了如指掌,对TOF技术特性也烂熟于心。所以他们现在可以提供从硬件设计、算法开发到产品集成一整套解决方案

1.1K20

VRP求解哪家强?深度强化学习来挑战!

精确算法提供了最优保证解,但由于计算复杂度高,无法处理大规模算例,而启发式算法往往速度快,但由于没有精确理论保证往往只能得到次优解。...对于本文求解最经典带容量限制车辆路径规划问题(CVRP),一辆有特定容量限制车辆负责从仓库节点出发,需要将货物运送到多个客户节点,当车辆容量不足以满足任何客户点需求时,必须返回仓库将货物装满。...该问题解决方案可以看作一组路径序列,每个路径序列起点和终点都在车站,中间经过都是客户节点。...● 编码器 Encoder 编码器(Encoder)部分架构如下图所示,图中以输入四个点(n=4)为例,编码器产生所有输入节点嵌入信息,这与transformer模型非常类似,其中使用了N个transformer...TSP求解,增加信息为起点和当前点embedding;对于VRP求解,增加信息为当前点embedding和车辆剩余容量)做连接(即图中左上角Concatenation部分,上图是该论文求解

5.9K32

干货 |【算法】禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)超详细通俗解析附C++代码实例

如果当前节点是最大,那么返回当前节点,作为最大值 (既山峰最高点);反之就用最高邻居节点来,替换当前节点,从而实现向山峰高处攀爬目的。如此循环直到达到最高点。...1.2 再到局部搜索算法 局部搜索算法是从爬山法改进而来。局部搜索算法基本思想:在搜索过程中,始终选择当前点邻居中与离目标最近者方向搜索。同样,局部搜索得到解不一定是最优解。...目标值是一个非常直观指标,但有时为了方便或易于计算,会采用其他函数来取代目标函数。...8) 特赦规则 在禁忌搜索算法迭代过程中,会出现侯选集中全部对象都被禁忌,或有一对象被禁,但若解禁则其目标值将有非常下降情况。在这样情况下,为了达到全局最优,我们会让一些禁忌对象重新可选。...输入是0~9代表10个不同tsp文件。

4.9K40

通过JS库Encog实现JavaScript机器学习和神经学网络

// 程序将会返回欧氏距离最小那个字符 if( sum<bestScore || bestChar=='??'...所以对于用非常简单规则来实现非常复杂系统来说,蜂拥算法是一个非常典型例子。 理解欧氏距离对于例子很重要。因为每个粒子都有两个维度,分别是x坐标和y坐标。...图 6:城市圈 遗传算法 利用遗传算法(GA)可以得到TSP问题潜在解决方案。GA是通过简单进化操作来创建一个能够不断改进解决方案。这整个过程就相当于生物遗传进化精简版。...下面的代码定义了TSP问题突变操作。...数据训练过程中会逐渐调整权重,以产生期望输出。神经网络随机部分是权重初始化量值。除了这些,神经网络是决定性。给定相同权重和输入,神经网络始终会产生相同输出。

2.8K100

告诉大模型「深呼吸,一步一步来」有奇效,DeepMind发现最有效提示方法

在每个优化步骤(step)中,LLM 根据先前生成解决方案及其值提示生成新解决方案,然后对新解决方案进行评估并将其添加到下一个优化步骤提示中。...不过有研究者表示:「深呼吸,一步一步地来」这个提示在谷歌 PaLM-2 上非常有效(准确率为80.2)。但我们不能保证它适用于所有模型和所有情况,所以我们不应该盲目地到处使用它。...在每个优化步骤中,LLM 根据优化问题描述以及元提示(meta-prompt)中先前评估解决方案(图 2 右下部分)生成优化任务候选解决方案。...接下来,LLM 在对新解决方案进行评估并将其添加到元提示中以进行后续优化过程。 当 LLM 无法提出具有更好优化分数解决方案或达到最大优化步骤数时,优化过程终止。 图 3 为一个示例展示。...在线性回归问题中结果如表 2 所示: 接下来,论文还探讨了 OPRO 在旅行商( TSP )问题上结果,具体来说, TSP 是指给定一组 n 个节点及其坐标,TSP 任务是找到从起始节点开始遍历所有节点并最终返回到起始节点最短路径

33030

使用 JavaScript 实现机器学习和神经学网络

// 程序将会返回欧氏距离最小那个字符 if( sum<bestScore || bestChar=='??'...所以对于用非常简单规则来实现非常复杂系统来说,蜂拥算法是一个非常典型例子。 理解欧氏距离对于例子很重要。因为每个粒子都有两个维度,分别是x坐标和y坐标。...遗传算法 利用遗传算法(GA)可以得到TSP问题潜在解决方案。GA是通过简单进化操作来创建一个能够不断改进解决方案。这整个过程就相当于生物遗传进化精简版。...下面的代码定义了TSP问题突变操作。...数据训练过程中会逐渐调整权重,以产生期望输出。神经网络随机部分是权重初始化量值。除了这些,神经网络是决定性。给定相同权重和输入,神经网络始终会产生相同输出。

1K100

【算法】迭代局部搜索(Iterated local search)探幽

局部搜索是解决最优化问题一种启发式算法。因为对于很多复杂问题,求解最优解时间可能是极其长。因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解,局部搜索就是其中一种。...局部搜索从一个初始解出发,然后搜索解邻域,如有更优解则移动至该解并继续执行搜索,否则返回当前解。 1.2 算法思想过程 局部搜索会先从一个初始解开始,通过邻域动作。...产生初始解邻居解,然后根据某种策略选择邻居解。一直重复以上过程,直到达到终止条件。 不同局部搜索算法区别就在于:邻域动作定义以及选择邻居解策略。这也是决定算法好坏关键之处。...那么,通过这个函数,对当前最优解s,产生s对应邻居解一个集合。...其图解如下: [image] 伪代码如下: [image] 关于其中接受判断准则,这里采用了模拟退火中概率函数: [image] 04 代码时间 以下C++代码还是用于求解TSP旅行商问题。

1.3K00

动态规划(Dynamic Programming)概念与实际应用

问题描述TSP是一个经典组合优化问题,其目标是找到一条最短路径,使得旅行商能够访问给定一组城市并返回起始城市,同时每个城市只能被访问一次。假设有n个城市,我们需要找到一条路径,使得总旅行距离最小。...示例代码下面是一个使用动态规划解决TSP问题示例代码(Python):import sysdef tsp_dp(dist): n = len(dist) # 城市数量 num_states...通过两个嵌套循环,我们逐步计算并存储子问题解。最后,我们在dp数组最后一列中找到最小路径长度,并返回结果。...总结动态规划是一种非常强大算法设计技术,适用于解决各种复杂问题,特别是涉及最优解问题。通过将问题划分为子问题,并存储子问题解,动态规划能够有效地避免重复计算,提高算法效率。...在本文中,我们以TSP问题为例,演示了动态规划在解决实际问题中应用。通过定义状态、状态转移方程和初始条件,并使用动态规划算法计算子问题解,我们最终得到了TSP问题最优解。

48920
领券