输入:[[0,5],[1,1]] 输出:7 (解释:0,0->1,1为2,1,1到0,5是5,总共7) 输入2:[[0,1],[0,2],[0,3]] 输出2:3 解法:构建各个点之间的距离矩阵,使用TSP解法求解。 importsys#[[0,5],[1,1]]#[[0,1],[0,2],[0,3]]x =eval(input()) x= [[0, 0], ] +x city_distance=...
df=pd.read_csv('./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EOF,不读入 city_name=city.tolist()#print(city_name)city_x=np.array(df[1][0:len(df)-2])city_y=np.array(df[2][0:len(df)-2])city_location=lis...
步骤3: 创建TSP求解函数 下面我们创建一个简单的TSP求解函数,使用贪心算法来找到一条可行的路径: deftsp_greedy(distance_matrix):n=distance_matrix.shape[0]# 城市数量visited=[False]*n# 城市访问标记path=[0]# 起点visited[0]=True# 标记起点为已访问for_inrange(1,n):last_visited=path[-1]next_city=...
python中tsp问题 tsp python 2-opt其实是2-optimization的缩写,简言之就是两元素优化。也可以称作2-exchange 。(摘自百度百科) 这个一种随机性算法,基本思想就是随机取两个元素进行优化,一直到无法优化为止。在小规模TSP问题上,2-opt无论从效率还是效果上都优于蚁群算法。 最初这个算法就是在解决TSP问题上取得了...
旅行商问题(Traveling salesman problem, TSP)是一个经典的组合优化问题,它可以描述为一个商品推销员去若干城市推销商品,要求遍历所有城市后回到出发地,目的是选择一个最短的路线。当城市数目较少时,可以使用穷举法求解。而随着城市数增多,求解空间比较复杂,无法使用穷举法求解,因此需要使用优化算法来解决TSP问题。TSP问题...
对于n个城市的TSP,本文利用python分别实现遗传算法,混合粒子群算法,模拟退火算法,蚁群算法对该问题的求解。 一、遗传算法 A. 遗传算法的基本运算过程如下: 初始化编码:设置最大进化代数T_max、选择概率、交叉概率、变异概率、随机生成m个染色体的群体,每个染色体的编码对于一个可行的路径(如6个城市,[1,3,2,6,4...
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]]) ...
您可以让City继承Datenpunkt，并在其中添加您想要的任何专门化。由于复数在__new__方法中进行初始化，...
遗传算法 TSP(Python代码) 该代码是本人根据B站up主侯昶曦的代码所修改的。 原代码github地址:https://github.com/Houchangxi/heuristic-algorithm/blob/master/TSP问题遗传算法/Genetic Algorithm.py 遗传算法步骤不用讲了,将再多还是不会写代码,倒不如花一上午读懂下面的代码。不仅明白了具体步骤还能写出代码。
from python_tsp.heuristics import solve_tsp_local_search permutation, distance = solve_tsp_local_search(distance_matrix)In this case there is generally no guarantee of optimality, but in this small instance the answer is normally a permutation with total distance 17 as well (notice in this case...