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
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
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
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...在TSP问题中，粒子代表可能的路径解，通过不断更新粒子的位置，寻找一条最短的路径来访问所有城市。...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。...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（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...在TSP问题中，蚂蚁在搜索空间内移动，同时释放和感知路径上的信息素，通过反复迭代的过程，逐步寻找到较优的旅行路径。...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。...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（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。...在TSP问题上，SA算法通过定义合适的状态空间和能量函数，并结合退火策略，能够很好地应用于寻找最优旅行路径。...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
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。
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。
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。
Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Oth...
一、背景介绍 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）作为组合优化领域的经典难题，在物流配送、电路布线、旅游规划等众多实际场景中具有广泛应用。...其核心在于寻找旅行商遍历所有城市且不重复、最终返回起点的最短路径，然而随着城市数量的增加，问题复杂度呈指数级增长，传统算法在求解大规模 TSP 问题时面临巨大挑战。...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）。...路径长度相近但本算法更优更稳，体现逐点扩圈法在求解速度与精度的平衡优势，为 TSP 问题求解提供更优选择，尤其适用于对时间敏感、追求稳定高效的实际场景。 部署方式 python 3.8以上
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...python实现 遗传算法（Genetic Algorithm, GA），是一种通过模拟生物自然进化过程的随机搜索算法，主要思想是模拟生物进化论中自然选择和遗传学机理的生物进化过程。...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。
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...
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。
今天为大家介绍的问题是Talent Scheduling Problem，因为没有合适的中文翻译，所以下面直接简称其为TSP (注意， 这里的TSP可不是旅行商问题哦)。...可见，如果你学过TSP的优化，将节省演员开支，多余的预算还可以投入到其他方面的制作，意义重大。...2 模型建立 对n个场景、m个演员的TSP进行如下符号定义： ? ? 综上建立如下整数规划模型： ?...目标函数(1)、约束(2)-(5),(7)-(16)构成了TSP的混合整数线性规划模型。...3 算法求解 TSP本质是一个NP-Hard的排列问题，经过众多推文的熏陶，相信大家都知道解决这种问题无非就是启发式和精确解。解决TSP的关键在于处理场景的排列顺序，得到一个最优排列π。
世界上能够求解出最优解的最大规模的TSP算例就是由它求解完成的。...Concorde求解器只能读取后缀为.tsp的文件。不过这可难不倒我们。只要新建一个文本文档，将tsp文件所需的相关数据输入，再改变文件后缀就可以生成tsp文件了。格式如下图： ?...撇开贪心算法不谈，其他算法中速度较优的也许就要数LKH算法了，真不愧是求解tsp问题最牛叉的算法。...REFERENCE 动态规划代码来源：动态规划求解旅行商问题（java实现）_天阑Sir的博客-CSDN博客_java旅行商问题动态规划 禁忌搜索代码来源：禁忌搜索算法的实现_Python_ttphoon...的博客-CSDN博客 MATLAB代码来源：用matlab调用迄今为止最强悍的求解旅行商（TSP）的算法-LKH算法 - 知乎 (zhihu.com) matlab接口下载地址：：ntnu-arl/LKH_TSP
今天为大家介绍的问题是Talent Scheduling Problem，因为没有合适的中文翻译，所以下面直接简称其为TSP (注意， 这里的TSP可不是旅行商问题哦)。...可见，如果你学过TSP的优化，将节省演员开支，多余的预算还可以投入到其他方面的制作，意义重大。...通过引入以下4个线性约束： 约束(6)可改写成： 目标函数(1)、约束(2)-(5),(7)-(16)构成了TSP的混合整数线性规划模型。...3 算法求解 TSP本质是一个NP-Hard的排列问题，经过众多推文的熏陶，相信大家都知道解决这种问题无非就是启发式和精确解。解决TSP的关键在于处理场景的排列顺序，得到一个最优排列π。...推文发布前做了简单的review，关于TSP的精确文献较少。预知详细的技术分解，且参考评论的网盘链接。
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。...TSP的目标是路径总长度为最短，路径总长度的倒数就可以为TSP的适应度函数： ? 选择 一般地说，选择将使适应度较大(优良)个体有较大的存在机会，而适应度较小（低劣）的个体继续存在的机会也较小。...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。...总结与观点 难点是交叉算法的设计，由于TSP问题和一般的NP问题不一样，每个个体的每个维度具有唯一性，因此在交叉的时候要注意不能有重复的值。
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