TSP问题(旅行商问题)是指旅行家要旅行n个城市,要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市,并要求所走的路程最短。 假设现在有四个城市,0,1,2,3,他们之间的代价如图一,可以存成二维表的形式 图一 现在要从城市0出发,最后又回到0,期间1,2,3都必须并且只能经过一次,使代价最小。 2.动态规划可行性 设s,...
1. 状态压缩DP 这个问题是著名的旅行商问题(TSP,Traveling Salesman Problem)。TSP问题是NP困难的,没有已知的多项式时间的高效算法可以解决这一问题。在这个问题中,所有可能的路线共有(n - 1)!种, 所以肯定不能遍历每一种情况,我们试着用DP来解决。 定义: S : 为现在已经访问过的顶点的集合(起点 0 当做还...
TSP问题(旅行商问题)是指旅行家要旅行n个城市,要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市,并要求所走的路程最短。 假设现在有四个城市,0,1,2,3,他们之间的代价如图一,可以存成二维表的形式 图1 现在要从城市0出发,最后又回到0,期间1,2,3都必须并且只能经过一次,使代价最小。 二、求解...
TSP问题之动态规划法 .1 提纲 •什么是TSP问题•一般的解决办法——穷举法•动态的解决办法•什么是动态规划法•使用动态规划法的条件•动态规划法解决常见问题 .2 TSP问题 TSP问题的描述：旅行家要旅行n个城市，要求经历各个城市且 仅经历一次，然后回到出发城市，并要求所走的路 程最短。3 0 5 1 76...
tsp问题动态规划算法python求解 问题: TSP问题是指旅行家要旅行n个城市,要求各个城市经历且仅经历一次,然后回到出发城市,并要求所走路程最短。 解决思路: 以四个城市为例讲解 假设n个顶点用0~ n-1个数字编号,首先要生成1~ n-1个元素的子集存放在数组sub[] 中, 设数组d[n][2^n-1]存放迭代结果,其中d[ ...
说完TSP问题,咱们再来聊聊什么是动态规划。 动态规划算法(Dynamic Programming,简称DP)通常用于求解具有某种最优性质的问题,其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后由这些子问题的解再得到原问题的解。 看到这里想必你已经明白了,动态规划恰是一种求解TSP问题的好方法,具体如何求解,我们可以举例...
(pioneer-1));min=INF;}}//输出路径voidprintPath(){cout<<"最小路径为:";vector<int>::iteratorit=path.begin();for(it;it!=path.end();it++){cout<<*it<<"--->";}//单独输出起点编号cout<<0<<endl;}intmain(){TSP();cout<<"最小值为:"<<dp[0][M-1]<<endl;getPath();printPath(...
TSP问题即旅行售货商问题(Travelling Salesman Problem):给定一个集合{c1,c2,…,cn},其中ci表示一个城市,不同的两个城市ci,cj之间的距离记为d(ci,cj)。旅行售货商从一个城市出发,访问每一个城市之后回到出发的城市,我们的目标是找到使得旅行售货商行走的路程最短的访问城市的方式。需要注意的是,起点和终点相...
动态规划解决TSP问题(C++) 问题: TSP问题是指旅行家要旅行n个城市,要求各个城市经历且仅经历一次,然后回到出发城市,并要求所走路程最短。 解决思路: 以四个城市为例讲解 假设n个顶点用0~ n-1个数字编号,首先要生成1~ n-1个元素的子集存放在数组sub[] 中, 设数组d[n][2^n-1]存放迭代结果,其中d[ i ...
我们应用动态规划的解法来求解五个城市的TSP问题。我们采用一个矩阵A表示城市之间的距离。 其中, , 表示第 个城市和第 个城市之间的距离。这是个对称阵,而且对角线的元素均为0。 假定我们已经找到一个最短的路径,设它是先从 到 ,则从 出发沿着这条路径回到 的路,必定是经过 中每个城市一次,最后回到 的路径...