我使用的TSP数据集在这里 TSP数据集用到的python库有这些 import pandas as pd import numpy as np import re import matplotlib.pyplot as plt import random 1. 2. 3. 4. 5. 我使用的是具有51个城市的数据集,一开始要对其进行数据上的整理(因为它每个城市的x,y轴都挤在了一个单元格里面) 整理的代码如...
path=tsp_greedy(distance_matrix)print("访问顺序: ",path) 1. 2. path列表中保存的是城市的访问顺序。 步骤5: 可视化结果 我们可以利用matplotlib库绘制出城市之间的路径。这里还会用饼状图和序列图来进一步展示数据。 # 绘制城市plt.scatter(cities[:,0],cities[:,1])fori,txtinenumerate(range(len(cities...
(1)以国际通用的TSP实例库TSPLIB中的测试集bayg29为例: Q-learning得到的最短路线: [1, 28, 6, 12, 9, 3, 29, 26, 5, 21, 2, 20, 10, 4, 15, 18, 14, 22, 17, 11, 19, 25, 7, 23, 27, 8, 24, 16, 13, 1] (2)随机生成25个城市 Q-learning得到的最短路线: [1, 16, 11...
要使用Python解决旅行商问题(TSP)问题,可以使用遗传算法。下面是一个简单的步骤指南: 导入必要的库: importrandomimportnumpyasnp 创建一个包含城市坐标的数组。每个城市可以表示为一个二维坐标(x,y)。例如: cities=np.array([[0,0],[1,1],[2,2],[3,3],[4,4]]) ...
设置目标函数。TSP中目标函数为路径长度。交叉操作。以单点交叉为例，对于2个父代个体，随机选取一个...
6547网提供以下是三种可以用Python编程来解决TSP问题的算法，以及它们的编程难度级别、时间复杂度和所需的库：最近邻算法（Nearest Neighbor Algorithm）编程难度级别：初级时间复杂度：O(n^2)，其中n是城市的数量所需库：无，标准Python库即可 import numpy as np import sys def nearest_neighbor(distances): ...
【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...
这是一个简单的TSP问题的实现示例。在实际应用中,可以根据具体需求进行参数和约束条件的调整。腾讯云提供了多种云计算相关产品,例如云服务器、云数据库、人工智能服务等,可以根据具体场景选择适合的产品。更多腾讯云产品信息可以参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/ ...
当时, 问题被称为对称型 TSP, 否 则称为非对称型 TSP。若对所有, 有不等式成 立, 则问题被称为是满足三角形不等式的, 简称为TSP。 Python求解 我们随机生成20个点作为城市坐标,接下来使用NetworkX库求解过20个城市的最短回路。 引入必要的库,核心是...
1.什么是TSP旅行商问题? 1.1 问题本质 旅行商问题是一个经典的组合优化问题。 问题实质是一个带权完全无向图,找一个权值最小的Hamilton回路。( 即点到点的最优路径问题 ) 早期的研究者使用精确算法求解该问题,常用的方法包括:分枝定界法、线性规划法、动态规划法等。但是,随着问题规模的增大,精确算法将变得无...