假设哈密顿问题是NPC,证明:TSP(旅行商问题)属于NP-hard问题(现代优化计算方法 邢文旬主编 P50第11题) 哈密顿问题(Hamilton)为:给定一个无
假设哈密顿问题是NPC,证明:TSP(旅行商问题)属于NP-hard问题(现代优化计算方法 邢文旬主编 P50第11题)哈密顿问题(Hamilton)为:给定一个无向图G=(N,E),其中N={1,2,…,n}为所有的节点组成的集合,E={(i,j)|i,j∈N}为边集合,是否存在一个闭圈通过所有结点正好一次?
旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是著名的组合优化问题,属于NP-hard问题。学者们已设计诸多精确求解器和启发式算法来求解TSP,例如Concorde,LKH等。但是,它们都非常复杂,由许多设计巧妙的规则组成,并严重依赖于专家知识。为了克服这些局限性,近年来基于机器学习的算法已经被尝试应用于求解TSP。 总的来说,求解...
TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一 引言 TSP问题是一个NP-Hard问题。当数据规模较大时,计算机无法采用经典的组合优化算法求解该问题。因此求解TSP问题近似解的优化算法就应运而生,如随机组合优化。此处,主要介绍两种基本的随机组合优化算法:模拟退火算法(SA...
旅行商问题 (TSP 问题) 是一个 NP-hard 问题，给定若干个城市，求旅行商从某个城市开始，遍历所有城市最终回到出发点的最短路径 (每个城市只经过一次)。求 TSP 的最优解时间较长，本文介绍一种用 SOM 算法求 TSP 近似解的方法，SOM 是竞争神经网络，也称为自组织映射。1.前言 最近突然翻到读大学时一个小...
使得旅行商可以在所有给定城市中恰好经过一次，最后回到出发城市。TSP问题是一个NP-hard问题，也就是说...
TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,采用模拟退火+蚁群+遗传算法分别求解。 2 部分代码 function Shortest_Length=SATSP(C) a=0.99;%温度衰减函数的参数 t0=99; tf=3; t=t0; MarkobLength=10000;%Markob链长度 n=size(C,1);%城市的数目 for i=1:n ...
TSP(Traveling Salesman Problem)是一种NP-hard问题,其目标是找到一条路径,使得旅行商经过所有城市并返回原始城市的总距离最小。由于TSP在实际应用中具有广泛的应用,很多研究者提出了多种方法来解决TSP问题。本文将介绍几种常见的TSP求解方法及其优缺点。 1.枚举法 枚举法是最简单直观的方法,它遍历所有可能的路径,并...
TSP问题是一个NP-hard问题,意味着在一般情况下很难找到最优解。然而,有几种常见的解决方案可以用来近似解决TSP问题。 1. 穷举法是一种朴素直观的解决TSP问题的方法。它通过检查所有可能的路径来找到最短路径。穷举法的复杂度是n的阶乘,因此当城市数量增加时,算法的运行时间会急剧增加。由于算法的复杂度非常高,...
TSP问题是指旅行商问题(Traveling Salesman Problem),是一个已知的NP-hard问题。在TSP问题中,一个旅行商要在一系列城市之间旅行,每个城市之间的距离已知,旅行商需要找到最短的路线,使得每个城市都恰好被访问一次,最后回到起点城市。 Memetic算法是一种将遗传算法(Genetic Algorithm)与局部(Local Search)相结合的元型算...