tsp 城市停留时间_python tsp_tsp python - 腾讯云开发者社区

2021-04-23：TSP问题有N个城市，任何两个城市之间的都有距离，任何一座城市到自己的距离都为0。所有点到点的距离都存在一个N*N的二维数组matrix里，也就是整张图由邻接矩阵表示。...现要求一旅行商从k城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次，最后回到出发的k城，返回总距离最短的路的距离。参数给定一个matrix，给定k。...} else { min := math.MaxInt32 //Integer.MAX_VALUE; // start 城市在

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TSP(个人模版)

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

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SA solve TSP

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

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非对称TSP问题（Asymmetric Travelling Salesman Problem）转换为对称TSP问题

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。

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【Python】.tsp文件的读取

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...city_name = city.tolist() 4、读取城市坐标读取城市坐标和上面就比较类似了，分别用两个array进行读取，之后再用zip一一配对。.../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

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hdu 3001 Travelling (TSP问题 )

+) { for(t=i,j=1;j<=10;j++) { dig[i][j]=t%3; //求出该状态下到达每一个的城市次数...能够任一城市为起点。...f=1; for(i=1;i<=n;i++) { if(dig[s][i]==0) //推断当前状态S下，每一个城市是否都已到达

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有赞调度系统 TSP

为了统一任务流转的处理流程，TSP 承袭了 TOC 的系统组件分类，主要分为 tsp-client、console、tsp-web、tsp-fetcher 和 tsp-worker 5个部分。...TSP架构图 ?...下面将逐个介绍一下几个主要模块(tsp-web、tsp-fetcher、tsp-worker)在 TSP 整个系统中的职责和作用： tsp-web 整合原有各个产品的管理端能力和系统 API 能力；添加...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...延时任务的场景下，业务是通过 TSP 的接口来提交任务的；TSP 通过任务中的 executeTime 进行到期回调。

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GA solve TSP—— A simple python code

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。...self.city_position = city_position #城市间距离矩阵 self.distance = distance...#画线 ax[1].plot(range(len(best_fitness)),best_fitness) plt.show() pass #解决旅行商问题 def TSP...DNA_size = 51 #迭代次数 t = 10000 #sovle problem TSP(city_position,pop_size,DNA_size

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蚁群算法解决旅行商（TSP）问题

将蚂蚁随机的放在城市上。蚂蚁各自按概率选择下一座城市。蚂蚁完成各自的周游。更新信息素，进行下一次迭代。在更新信息素的过程中，只有最优路线上的信息素会进行增加操作，且不能超过信息素最大值。...pos = pos(:,2:3); pos = pos'; dm= makeDistanceMatrix(pos); % 距离矩阵 n= size(dm, 1); % 城市个数...% 信息素上界 maxgen = 120; path =zeros(m, n); bestpath =zeros(maxgen, n); for gen =1:maxgen % 随机生成第1个城市...for i = 1:m path(i, :) = randperm(n); end for i = 1:m % 确定后续城市 for...%city input 当前城市 %testcities input 待选城市 %tau input 信息素矩阵 %alpha input

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用遗传算法解决TSP问题

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来表示个体(城市路线)的DNA。...所以不能将两个父本的样本进行随机交换，因为如果随机交换，就会出现路线重复的问题，比如说，有两个父本[2,1,0,3]和[3,0,1,2]，若将第一个元素进行交换得到一个后代[3,1,0,3]或者[2,0,1,2]，这就表示去过3号城市去了两次或...2号城市去了两次，明显不合理。...这里我们用了一个简单技巧，比如说我们先取[2,1]，然后再到另一个父本中去掉[2,1]之后的剩下的城市，同时保持其顺序，即从父本中取出的是[3,0]，然后concat就得到了一个后代[2,1,3,0]。...n_cities: int 城市个数. """ def __init__(self, cross_rate, mutation_rate, n_population, n_iterations

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自适应大邻域 | 用ALNS框架求解一个TSP问题 - 代码详解

参数是距离矩阵和城市数目 22 TSPSolution initialSol(distances,100); 23 //生成repair和destroy方法 24 TSP_Best_Insert...然后再唠叨两句，nonInserted存储的是未插入解的城市，customerSequence存储的是解里面的城市，好了大家看代码把吧： 1class TSPSolution: public ISolution...讲讲一个难点吧，大家在看CPP文件的时候，插入城市和评估插入城市情况的时候会看到大量这样的代码： 1 cost -= distanceMatrix[customerSequence...假如有以下城市序列： ? 现在我们把城市5给移除掉了。那么移除以后需要再计算一下该序列的cost怎么办呢？ ? 难道又要重头加到尾吗？？？ NO！NO！NO！...和TSP_Best_Insert不同的是，它实现的是从解的城市序列里面随机移除多个城市，具体代码如下： 1void TSP_Random_Removal::destroySolution(ISolution

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旅行商问题的近似算法之最近邻法(Nearest Neighbor) C语言实现

TSP的近似算法 01 对于近似算法，我们一般可分为两类：一，构造法。二，改善法。 TSP也不例外。这里我们做一下分类：构造法 1. 最近邻法 2. 最近插入法 3....最近邻法 02 今天，我们先来说说TSP的最近邻法，这是一个最简单的TSP启发式算法。如图 ? 图中，绿色点为出发城市。 1. 首先，我们选择适当的城市作为出发城市。 2....其次，从没有访问过的城市当中，选择离当前城市最近的城市，移动 3. 最后，如果所有的城市都访问了，那么回到出发城市是不是很简单啊！！！！.../* TSP Nearest Neighbor法 Code reference: Prof.Umetani Shunji */ #include #include <stdio.h...，数据为berlin52.dat，执行以下命令 gcc -o tsp_nn tsp_nn.c tsp_nn.exe berlin52.dat 结果 ?

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动态规划(Dynamic Programming)的概念与实际应用

问题描述TSP是一个经典的组合优化问题，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。...解决方法使用动态规划来解决TSP问题的基本思路是将问题划分为子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算。...j的最短路径长度等于从城市k到城市i，经过集合j XOR {k}的最短路径长度加上从城市k到城市i的距离，其中k属于集合j。...示例代码下面是一个使用动态规划解决TSP问题的示例代码（Python）：import sysdef tsp_dp(dist): n = len(dist) # 城市的数量 num_states...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的应用。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的解，我们最终得到了TSP问题的最优解。

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TSPLIB数据集简介与MATLAB读取

TSPLIB是一个包含了TSP及其相关问题的问题库。其中的文件都具有.tsp后缀。...TYPE描述了问题的类型，因为TSPLIB中还包含了一些其他类型的问题，但是这里我们只关注TSP类型。 DIMENSION描述了城市的数量。...EDGE_WEIGHT_TYPE 描述了两个城市间cost的类型，这里是我们最为熟悉的2D欧几里得距离。 NODE_COORD_SECTION描述了各个城市的2D欧几里得坐标。...每一行按照城市编号，X坐标，Y坐标的顺序。但是需要注意的是，EDGE_WEIGHT_TYPE并不是只有EUC_2D一种，而是有13种之多。...这里我只单独提一下出现最多的一种类型EXPLICIT，这种类型和其他的区别较大，城市间的距离是显式给出的，无需再计算。

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旅行商问题的近似算法之最近邻法(Nearest Neighbor) C语言实现

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遗传算法解决TSP问题MATLAB实现（详细）

问题定义：巡回旅行商问题给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。 TSP问题也称为货郎担问题，是一个古老的问题。...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。 TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。...TSP搜索空间随着城市数n的增加而增大,所有的旅程路线组合数为(n-1)!/2。在如此庞大的搜索空间中寻求最优解，对于常规方法和现有的计算工具而言，存在着诸多计算困难。...用遗传算法解决TSP，一个旅程很自然的表示为n个城市的排列，但基于二进制编码的交叉和变异操作不能适用。路径表示是表示旅程对应的基因编码的最自然，最简单的表示方法。...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。

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运筹学教学|三种TSP问题算法的对比试验及分配问题和TSP问题求解速度对比

例如，假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。...解决TSP问题的方法有很多，在本期推文中，小编将利用分配问题做的分支定界算法、动态规划算法、cplex直接求解这三种方法求解TSP问题，并对它们所花费的时间进行对比；之后小编还会将分配问题和TSP问题的求解速度进行对比试验...· 内容摘要 · 一、三种求解TSP问题的算法的对比试验二、分配问题和TSP问题的求解速度对比试验 · 三种求解TSP问题的算法的对比试验· 关于这三种算法的详细步骤，小编在这里就不再赘述啦...旅行商问题的要求一般是一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。...但从本质上来看，分配问题其实是TSP问题的松弛问题。分配问题模型： ? TSP问题模型： ? 可见当分配问题的分配方式成环且不包括子环时，它的最优解即是TSP问题的最优解。

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2021-04-23：TSP问题有N个城市，任何两个城市之间的都有距离，任何一座城市到自己的距离都为0。所有点到点的距离都存

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遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值

遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值本文目录 1 设置参数 2 生成距离矩阵 3 初始化 4 计算适应度值旅行商问题（Travelling salesman problem, TSP）...是这样一个问题：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。...设有n个城市，城市i和城市j之间的距离是$C_{ij}$ 。设 ? 那么TSP问题使下面的目标最小： ? 由于代码现实问题，到原文地址查看全文。

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再看最著名的 NP 问题之 TSP 旅行商问题

以下是一些经典的 NP 问题的示例：旅行推销员问题（Traveling Salesman Problem，TSP）：给定一组城市和它们之间的距离，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...TSP 本篇着重看一下 TSP 问题！...TSP 的形式化定义如下：给定一组城市，这些城市之间的距离或成本。推销员从某个城市出发，然后需要返回到出发城市。推销员必须经过每个城市一次且仅一次。目标是找到一条最短路径，即总行程距离最小。...TSP 是一个组合优化问题，其难度随着城市数量的增加而指数级增加。当城市数量较少时，可以使用穷举法（枚举所有可能的路径）来找到最优解，但随着城市数量增加，穷举法的复杂度急剧上升，变得不切实际。...算法从第一个城市开始，然后通过贪婪选择最近的未访问城市，直到所有城市都被访问。动态规划动态规划是解决 TSP 问题的一种高效方法，它可以用来找到全局最优解。

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2021-04-23：TSP问题有N个城市，任何两个城市之间的都有距离

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再看最著名的 NP 问题之 TSP 旅行商问题

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