解决TSP问题的算法 最近邻启发式算法简介 问题实例 最近邻启发式算法求解过程 步骤一:以出发门店作为当前位置,寻找距离最近的客户 步骤二:重复步骤一操作,直到所有客户均被连接 步骤三:结束算法 编程实现 代码测试 实际应用中更多的约束 下一篇预告 经历:动态巴士 大约自2015年,在如火如荼的共享经济、电动化、网联化...
1、理论意义：TSP是组合优化中的一个NP困难问题，在运筹学和理论计算机科学中非常重要。它是最优化领域中被研究得最深入的问题之一，许多优化方法都奉其为基准。尽管问题在计算上很困难，但已经有了大量的启发式和精确方法，因此可以完全求解城市数量上万的实例，并且甚至能在误差1%范围内估计上百万个城市的问题。2、...
由于路由问题通常需要顺序决策以最小化特定于问题的成本函数(例如 TSP 的旅行长度),它们可以优雅地投入 RL 框架中,该框架训练智能体以最大化奖励函数(损失函数的负值) . 带有 AR 解码器的模型可以通过标准策略梯度算法 [Kool et al., 2019] 或 Q 学习 [Khalil et al., 2017] 进行训练。 各阶段中的成果简...
最近邻启发式算法的局限/问题在上一篇《供应链数据分析 - 旅行推销员问题(TSP)》的实例中,通过最近邻启发式算法计算出的结果,如下图图解,在节点“门店”、C1、C5、C7、C9之间出现两个路径交叉,以红色标识,…
使用TSP 作为典型示例,我们现在提出一个通用的神经组合优化步骤,可用于表征现代深度学习驱动的几个路由问题的方法。 最先进的 TSP 方法将城市的原始坐标作为输入,并利用 GNN 或 Transformer 结合经典图搜索算法来建设性地构建近似解。其架构可以大致分为:(1)自回归模型,以逐步的方式构建解集;(2) 非自回归模型,一次...
Travel Salesman Problem(TSP, 旅行推销员问题)Chapter7 旅行推销员问题 TravelingSalesmanProblem 1 汉米尔顿回圈(HamiltonianCycle)环游世界问题:有个人想环游世界,他选出全世界的二十个著名城世,然后在地图上开始他的作业.他打算规画出一条路线,使他可以依序地玩遍这二十个城市.但问题是并不是任两个城市皆有飞机...
旅行推销员问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是组合优化领域中最经典的问题之一。该问题的基本描述是:给定一组城市和城市之间的距离,寻找一条最短的路径,使得经过每个城市一次且最终回到起始城市。TSP在实际生活中有着广泛的应用,例如物流配送、电路板设计和基因序列分析等。 1.问题描述 在旅行推销员问题中,我们考...
使用TSP 作为典型示例,我们现在提出一个通用的神经组合优化步骤,可用于表征现代深度学习驱动的几个路由问题的方法。 最先进的 TSP 方法将城市的原始坐标作为输入,并利用 GNN 或 Transformer 结合经典图搜索算法来建设性地构建近似解。其架构可以大致分为...
使用TSP 作为典型示例,我们现在提出一个通用的神经组合优化步骤,可用于表征现代深度学习驱动的几个路由问题的方法。 最先进的 TSP 方法将城市的原始坐标作为输入,并利用 GNN 或 Transformer 结合经典图搜索算法来建设性地构建近似解。其架构可以大致分为:(1)自回归模型,以逐步的方式构建解集;(2) 非自回归模型,一次...
出现问题的车辆数量,为 1,因为这是 TSP。(对于车辆路线问题 (VRP),车辆数量可以大于 1。) 车站:路线的起点和终点。在本例中,仓库为 0,对应于纽约。 注意:由于路由求解器会使用整数执行所有计算,因此距离回调必须针对任意两个位置返回一个整数距离。如果data['distance_matrix']的任何条目不是整数,则需要将矩阵...