用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制参数初值t开始,对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代,并逐步衰减t值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解,这是基于蒙特卡洛迭代求解法的一种启发式随机搜...
\qquad本文基于分枝定界(branch-and-bound)算法框架设计了一种可以在有限步求解CETSP的精确算法,将CETSP进行分解,子问题是一个二阶锥规划(SOCP),算法可以求解1000个客户点规模的算例到最优,同时通过改变分枝规则和可行性检验规则,算法也可以处理椭圆形状的覆盖域。 2、针对CETSP的分枝定界算法框架 \qquadCETSP的BB...
②如果V’不为空,那么就是对子问题的最优求解。你必须在V’这个城市集合中,尝试每一个,并求出最优解。 d(i, V’)=min{Cik + d(k, V’-{k})} 注:Cik表示你选择的城市和城市i的距离,d(k, V’-{k})是一个子问题。 综上所述,TSP问题的动态规划方程就出来了: 4.实例分析 现在对问题定义中的...
基本GA 算法采用随机数产生初始种群,考虑到该种算法收敛结果较慢,且不容易得到最优解。因此结合贪婪算法对初始种群个体进行优化,利用贪婪算法局部寻优的优势产生新个体(具体见博客 贪心算法求解 TSP 旅行商问题及其实现)。贪婪算法生成的初始种群不失随机性,同时整体质量有所提高,有助于寻优速度。 3.2 选择 选择采用轮...
简介:介绍旅行商问题的队列式分支限界法、优先队列式分支限界法及其改进、改进算法的Python编程实战。 01、旅行商问题 在旅行商问题的解空间和解空间组织结构基础上,讨论如何用分支限界法进行搜索。 图1无向连通图 考虑n=4的实例,如图1所示,城市1为售货员所在的住地城市。
常用算法之---旅行商问题 旅行商问题是np问题,在集合表示那里用set去实现效率很很低,而且要保存的数都是不重复的比较小的整数,所以这里用二进制串表示集合。比如集合{1,3,5,6,7}表示成二进制串用1110101,其中集合里面有的数对应的位数写成1,没有的写成0。要判断第3位是不是1,就把 1110101右移(3-1)位...
下面以求解旅行商问题为例,说明各个步骤。 2.1 初始化蚁群参数 在旅行商问题中,设城市的数量为 ,城市 与 之间的距离为 。 在蚁群算法中,设蚁群中蚂蚁数量为 , 时刻城市 与城市 路上的信息素浓度为 。初始时刻 时,各个城市之间连接路径上的信息素浓度相同,且为 ...
旅行商的路线可以看作是对n城市所设计的一个环形,或者是对一列n个城市的排列。由于对n个城市所有可能的遍历数目可达(n-1)!个,因此解决这个问题需要O(n!)的计算时间。而由美国密执根大学的Holland教授发展起来的遗传算法,是一种求解问题的高效并行全局搜索方法,能够解决复杂的全局优化问题,解决TSP问题也成为遗传算...
MD-MTSP:杨氏双缝实验优化算法YDSE求解多仓库多旅行商问题MATLAB(可更改数据集,旅行商的数量和起点) ...