O（n^2）TSP： 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5...int dis(int a,int b) 9 { 10 int tmp=abs(d[a]-d[b]); 11 return min(tmp,360-tmp); 12 } 13 int TSP_Dp...a,&d[i]); 43 if(i==n+1)ans+=a*800; 44 ans+=10; 45 } 46 ans+=TSP_Dp
本文采用模拟退火算法（SA）来解决TSP问题，如果你之前看过理解了遗传算法（GA）来解决TSP问题，再看到本篇SA算法，会发现模拟退火算法简单了好多，实现起来也很简单。...14.05, "Total distance=%.2f" % dis, fontdict={'size': 20, 'color': 'red'}) plt.show() pass #TSP...问题解决 def TSP(city_num,city_position,distance,round = 5000): #初始温度 T = 1e99 #退火系数 rate...range(len(x)): distance[i][j] = np.sqrt(np.square(x[i]-x[j])+np.square(y[i]-y[j])) TSP
TSP问题也称为货郎担问题，是一个古老的问题。最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的典型难题。...借助遗传算法的搜索能力解决TSP问题，是很自然的想法。...它在编码，解码，存储过程中相对容易理解和实现。...变异 遗传算法解决TSP 问题基于二进值编码的变异操作不能适用，不能够由简单的变量的翻转来实现 在TSP问题中个体的编码是一批城市的序列，随机的在这个序列抽取两个城市，然后交换他们的位置。...这样就实现了个体编码的变异，算法如下： 产生两个0到1之间的随机实数； 将这两个随机实数转化为0到n（城市数）-1之间的随机整数； 将这两个随机整数指代的城市进行交换； 流程图 ?
文章分类在最优化算法： 最优化算法（4）---《基于蚁群算法（ACO）的TSP（Python实现）》 基于蚁群算法（ACO）的TSP（Python实现） 1.项目介绍 基于蚁群算法...算法介绍： ACO算法求解TSP的核心思想是模拟蚂蚁在TSP图中的行走过程。在每一次的搜索中，蚂蚁按照特定的规则选择下一个要访问的城市，并在路径上释放信息素。...实现ACO算法求解TSP问题的Python代码通常包括蚂蚁行走、信息素更新、信息素挥发等关键步骤。Python作为一种简洁而强大的编程语言，提供了丰富的科学计算库和可视化工具，非常适合实现ACO算法。...通过合理的数据结构设计和算法实现，可以很好地完成TSP问题的求解，并将结果直观地展示出来。 值得注意的是，ACO算法需要合理设置参数，如蚂蚁数量、信息素更新速率、启发式信息的权重等。...蚁群算法在处理TSP等组合优化问题上具有很好的鲁棒性和全局搜索能力。
文章分类在最优化算法： 最优化算法（5）---《基于粒子群算法（PSO）的TSP（Python实现）》 基于粒子群算法（PSO）的TSP（Python实现） 1.项目介绍 基于粒子群算法...实现PSO算法求解TSP问题的Python代码通常包括粒子位置更新、适应度评估、全局最优和局部最优更新等关键步骤。...Python作为一种简洁而强大的编程语言，提供了丰富的科学计算库和可视化工具，非常适合实现PSO算法。...通过合理的数据结构设计和算法实现，可以很好地完成TSP问题的求解，并将结果直观地展示出来。...粒子群算法在处理TSP等组合优化问题上具有很好的全局搜索能力和快速收敛性。
文章分类在最优化算法： 最优化算法（3）---《基于遗传算法（GA）的TSP（Python实现）》 基于遗传算法（GA）的TSP（Python实现）） 1.项目介绍 基于遗传算法...（GA）求解TSP问题是一种常见且有效的方法，它通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步优化解的质量，最终找到较优的旅行路径。...在TSP中，适应度函数通常是路径长度的计算，即评估候选解的旅行路径质量。...实现GA算法求解TSP问题时，需要合理设置算法的参数，如群体大小、交叉率、变异率等。这些参数会直接影响算法的收敛速度和最终结果。...在Python中实现GA算法求解TSP问题时，通过合适的编码方式代表候选解，定义适应度函数评估解的质量，并结合选择、交叉和变异等操作，可以很好地完成TSP问题的求解。
文章分类在最优化算法： 最优化算法（2）---《基于模拟退火算法（SA）的TSP（Python实现）》 基于模拟退火算法（SA）的TSP（Python实现） 1.项目介绍...基于模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）的TSP（Traveling Salesman Problem，旅行商问题），我们涉及一种用于解决TSP的启发式优化方法。...TSP是一个经典的组合优化问题，旨在寻找一条最短路径，使得旅行商可以访问每个城市恰好一次并返回起点城市。...算法的核心思想包括以下几个方面： 初始解：随机生成初始旅行路径 状态空间：定义了TSP解空间中可行解之间的相邻关系，如通过交换、翻转等操作生成新的解 能量函数：通常是TSP问题中路径长度的计算，用于评估每个解的质量...将给定路径复制给新路径 tourSwap tourSwap[i], tourSwap[j] = tourGiven[j],tourGiven[i] # 交换 城市 i 和 j 的位置————简洁的实现方法
前面我们已经搭建好cplex的java环境了，详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。...今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~ ? 01 TSP建模 关于TSP建模，就不多解释了。以及什么是TSP问题，也不要问我了。直接贴一个现成的模型出来吧。 ?...其中： 在app包中： App.java:程序入口，cplex调用建模求解过程。 ConstraintFactory.java:控制子环约束的。...input是算例，包含部分标准TSP算例和随机生成的规模为100-9000的算例。 images为graphics包在求解过程中保存下来的图像。 03 求解过程 先给大家看看程序流程图： ?...下一期我们将会带来一些有趣的基于TSP算例的分析，敬请期待吧。 然后在文末打个小小的广告，小编的公众号【程序猿声】大家可以关注一下哦！
非对称TSP与对称TSP 在我们以往介绍的TSP问题和VRP问题中，算例通常给出客户点的二维坐标，两点之间的距离通过欧拉距离计算得到，所以两点间不同向的边距离是相同的。...通过这种方法，我们可以将非对称TSP问题转化为对称TSP问题，然后使用解决对称TSP问题的算法求解该问题，而不需要重新设计算法。...转化方法 Roy和Ton通过扩充原问题graph的规模的方式，在新的graph上求解对称TSP问题，然后将对称TSP问题的解转化为原非对称TSP问题的解。...代码分享 为了验证方法的准确性，小编基于干货 | JAVA调用cplex求解一个TSP模型详解中的TSP模型代码编写了将非对称TSP问题转化对称TSP问题进行求解的代码。...结语 自此，非对称TSP问题转化为对称TSP问题的方法已经介绍完了。
最近做课程作业，需求解TSP问题（旅行商问题），数据集格式均是.tsp格式的，下面就用pandas来进行数据的加载，并转换成列表形式。...具体步骤 1、查看源数据 在pycharm中可以打开tsp文件，可以发现，所有数据集格式都一致，从第七行开始是具体数据，第一列是标号，第二列是城市的x坐标，第三列是城市y坐标。.../TSP问题测试数据集/att48.tsp', sep=" ", skiprows=6, header=None) 这里选用了三个参数： sep为空格，即不同列数据以空格形式分隔； skiprows.../TSP问题测试数据集/att48.tsp', sep=" ", skiprows=6, header=None) city = np.array(df[0][0:len(df)-2]) # 最后一行为
文章分类在最优化算法： 最优化算法（1）---《基于禁忌搜索算法（TS）的TSP（Python实现）》 基于禁忌搜索算法（TS）的TSP（Python实现） 1.项目介绍 基于禁忌搜索算法...（TS）的TSP（Traveling Salesman Problem，旅行商问题），涉及一种用于解决TSP的优化方法。...TSP是一个经典的组合优化问题，目标是寻找一条最短路径，使得旅行商可以访问每个城市恰好一次并返回起点城市。 TS算法作为一种启发式优化算法，在TSP求解中具有广泛的应用。...在基于TS算法求解TSP问题时，禁忌搜索的核心思想包括以下几个方面： 禁忌列表：记录已经探索过的路径或解，以避免下一步重复探索相同的路径或解。...邻域结构：定义了TSP解空间中可行解之间的相邻关系，如通过交换、插入等操作生成新的解。 目标函数：通常是TSP问题中路径长度的计算，用于评估每个解的质量。
# 00 前言 前面我们已经搭建好cplex的java环境了，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。...今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~ # 01 TSP建模 关于TSP建模，就不多解释了。以及什么是TSP问题，也不要问我了。直接贴一个现成的模型出来吧。 ?...其中： - App.java:程序入口，cplex调用建模求解过程。 - ConstraintFactory.java:控制子环约束的。...- FileManager.java:读取instance数据的。 package graph定义了一些变量，在求解过程中需要用到。input是算例，包含100-9000个城市。...在App.java里面，右键Run As->Run configurations...： ? 找到App，在Arguments窗口，找到Program arguments： ?
蚁群算法能做什么 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。...函数优化问题MATLAB实现： 蚁群算法（ACO）MATLAB实现 机器人路径规划： 蚁群算法（ACO）最短路径规划（MATLAB） 更多ACO算法：https://www.omegaxyz.com/tag.../aco/ TSP问题 旅行商问题，即TSP问题（Traveling 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。...本文要实现的代码 ①问题建模 31个省市自治区的首都画在笛卡尔坐标系上，用坐标表示，两个城市间的距离用二维距离公式表示。
Travelling Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total
二、TSP 设计与实现 TSP 主要集成了 TOC 和 Watchman 两种任务调度产品，兼具定时调度(根据cron表达式调度) 和 延时触发(根据用户提交任务的执行时间去调度)的能力。...回调 Dubbo 回调是通过异步泛化调用实现，支持接口方法自定义 POJO(Plain Ordinary Java Object) 参数的设定。...功能实现 TSP 通过抽象一个 worker 的骨架模块 tsp-consumer-core，内部依赖这个模块，实现 TaskHandler类，业务就可以自定义出一个 tsp-worker，实现自己的任务消费逻辑...功能实现 TSP 本身和 ElasticJob 是两种不同类别的任务调度系统，TSP 是集中式调度执行，ElasticJob 是分散式调度执行。...各个业务在 TSP 登记的服务也可以自定义可见度，类比于 Java 中的 public，protected，private 关键字来决定一个 TSP 配置(对应于对一个 function的调用)的可见域
元启发式算法 | 遗传算法(GA)解决TSP问题(Python实现) 1.GA基本概念与算法最简单的python实现 2.对GA的思考和改进 2.1 GA改进思路 2.2 GA优缺点 1.GA基本概念与算法最简单的...废话不多说，看看具体的实现过程。 这里列出几个算法的名词及定义： 基因（gene）：顾名思义每个生物体都有独特的DNA遗传信息，用基因来作为个体的标签，区别每个个体。...例如，一个可行解就是TSP的一个个体：route=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]. 种群（population）：个体的集合，可以看做是可行解的集合。...在TSP问题中就是路径的排列组合了。 繁衍代数（generation）：生物每一次繁衍就是一次迭代。代码里的最大循环次数。...在TSP问题中比较简单直观的就是自然数编码，每个节点代表一个基因。还有没有其他更好的编码方式，需要根据问题查阅更多论文了。
GA中的适应度是根据不同的问题来设定的，比如解决TSP问题，这里的适应度是路线距离的倒数，路线距离越短，适应度越大。根据适应度对种群进行选择。...例如，TSP中的基因编码是路线label 二、TSP 1、Problem 一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。...#画线 ax[1].plot(range(len(best_fitness)),best_fitness) plt.show() pass #解决旅行商问题 def TSP...pop_size = 400 #DNA大小也是城市大小 DNA_size = 51 #迭代次数 t = 10000 #sovle problem TSP
在此背景下，本复现聚焦于一种基于图论的逐点扩圈算法，该算法为解决平面 TSP 问题提供了新思路，通过独特的图论模型构建与优化策略，致力于在求解精度与计算效率间取得平衡，为 TSP 问题的有效解决开辟新途径...在 TSP 问题中，将城市抽象为点，城市间距离抽象为边权，构建图模型。对于包含(n)个城市（节点）的 TSP 问题，目标是形成最小权值圈（改良哈密顿圈）。...（二）关键函数实现 距离计算函数：distance函数依据两点坐标计算欧几里得距离，通过精确计算点间距离，为后续路径长度评估与最优路径选择提供基础度量。...其实现基于勾股定理，确保距离计算准确性，在算法各环节发挥关键作用，决定路径优劣评估与扩圈方向选择。...在循环中，穷举所有外圈点与内点组合计算路径长度，依最小路径原则选内点扩充外圈、更新集合与路径，直至内点集为空得最优圈，此过程是算法核心，其高效实现决定求解速度与精度，体现逐点扩圈策略优化求解路径的本质。
在这个问题中，我们的个体就是一条一条的路线了，其目的就是找到一条总距离最短的路线。基本步骤与前两篇文章基本类似，不过在本问题中，我们用城市路线中每个城市的经纬度...
代码展示 本文所用代码是小编根据指导老师的要求从 干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP（附C++详细代码及注释） 的C++版本改编成java版本的。...package VariableNeighborhoodSearch; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; public
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