旅行商问题C语言 4.2.4旅行商问题 旅行商问题（例4.3）的解空间是一个排列树。这样的树可用函数P e r m(见程序1-10)搜索，并可生成元素表的所有排列。如果以x=[1,2,.,n]开始，那么通过产生从x2到xn的所 有排列，可生成n顶点旅行商问题的解空间。由于P e r m产生具有相同前缀的所有排列，因此可以...
int BBTSP(int v[]) {//解旅行售货员问题的优先队列式分支限界法 /*初始化最优队列的头结点*/ head = (MinHeapNode*)malloc(sizeof(MinHeapNode)); head->cc = 0; head->x = 0; head->lcost = 0; head->next = NULL; head->rcost = 0; head->s = 0; int *MinOut = new int[n ...
int BBTSP(int v[]) {//解旅行售货员问题的优先队列式分支限界法 /*初始化最优队列的头结点*/ head = (MinHeapNode*)malloc(sizeof(MinHeapNode)); head->cc = 0; head->x = 0; head->lcost = 0; head->next = NULL; head->rcost = 0; head->s = 0; int *MinOut = new int[n ...
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用C语言实现旅行商问题的算法。内附完整代码。 大家好,我是贤弟! 一、什么是旅行商问题? 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是指给定一些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。 旅行商问题是一个NP难问题,没有已知的多项式时间算法能够解决它,只能通过穷举法或近似...
以下是遗传算法解决旅行商问题的C语言代码实现: 1. 我们需要定义城市的距离矩阵和其他相关参数,例如城市的数量n,种裙大小pop_size,交叉概率pc,变异概率pm等。 2. 我们初始化种裙,即随机生成pop_size个排列作为初始种裙。 3. 我们进入遗传算法的迭代过程。在每一代中,我们首先计算种裙中每个个体的适应度,然后通...
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 用最小支撑树的2-近似算法 最近邻法 最近插入法 Greedy法 ... 改善法 局部搜索法 2-opt,3-opt SA法 Tabu Search法 遗传算法 ... 另外,实际设计算法时,有一个常用的Idea就是我们用构筑法生成初始解放...
具体来说,给定一组城市和每对城市之间的距离,求解旅行商完成所有城市访问后返回原出发城市的最短路径。该问题具有组合特性,求解困难且需要找到一种有效的方法进行求解。 二、CW节约算法 CW节约算法是一种基于节约思想的TSP求解算法,通过迭代的方式逐步更新路径,以寻找最短路径。该算法的主要思想是每次选择当前路径上...
SA(模拟退火)算法来源于固体退火原理,是一种基于概率的算法,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。TSP问题即旅行商问题,假设
在无向完全图中，对于任意两个顶点vi和vj，我们可以在多项式时间内找到vi和vj这两个顶点之间的所有路径，选择其中路程最短的一条，令S[i,j]表示vi和vj这两个顶点之间最短距离的那条路径。搜索路径S[i,j]，找到vi到达的在S[i,j]上的第一个顶点，记该顶点为vk，将其记录在数组中R[][]，递归...