用C语言实现旅行商问题的算法。内附完整代码。 大家好,我是贤弟! 一、什么是旅行商问题? 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是指给定一些城市和每对城市之间的距离,求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。 旅行商问题是一个NP难问题,没有已知的多项式时间算法能够解决它,只能通过穷举法或近似算法来求解。 二、旅
= NoEdge && /*当前页节点有回路*/ (E->cc + a[E->x[n - 2]][E->x[n - 1]] + a[E->x[n - 1]][1] < bestc /*该节点相应费用小于最小费用*/ || bestc == NoEdge)) { bestc = E->cc + a[E->x[n - 2]][E->x[n - 1]] + a[E->x[n - 1]][1]; /*更新...
if ( s[i] == -1 ) clostCityDistance(s[pd]); } } void TSP() { int sum = 0 ;// 最短路径之和 s[0] = 0;//从第2个城市出发 ,初始化出发的城市,可在0,1,2,3中任意一个 clostCityDistance(s[0]) ;//寻找距离2城市最近的城市 for (int i=0; i < n ; i++) { if (i =...
(*cities), c='black', s=20) for i, (xi, yi) in enumerate(cities): plt.annotate(str(i), (xi+10, yi+10), fontsize=8) plt.title(f"{title}\nTotal Distance: {route_length(solution, create_distance_matrix(cities)):.2f}") plt.xlabel("X Coordinate") plt.ylabel("Y Coordinate")...
模拟退火算法 %计算坐标的最短距离 clear all clc %city为城市坐标 c=1+round(1000*(rand(31,2))); n=size(c,1); T=100*n; l=100; k=0.99; %城市坐标结构体 city=struct([]); for i=1:n city(i).x=c(i,1); city(i).y=c(i,2); ...
最近邻法代码实现 03 我们用C语言编写,用benchmark作为测试数据(berlin52.dat)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 /* TSP Nearest Neighbor法 Code reference: Prof.Umetani Shunji */#include<stdlib.h>#include<stdio.h>#include<math.h>#include#include<float.h>#defineMAX_CITY_NUM300...
42this.CpathLength =0;43rand =newRandom();44}45#endregion46} Ant类的核心是寻找下一个城市节点的过程,以及循环直到所有路径都完成。如下面代码,是一个循环过程: 1#region蚂蚁行为-依次按概率选择下一个城市,直到走完2publicvoidNextCityUntilFinished(double[,] info,double[,] distance,doublea,doubleb,...
1、构建图:构建图与问题描述图是一致的,成份的集合C对应着点的集合(即:C=N),连接对应着边的集合(即L=A),且每一条边都带有一个权值,代表点i和j之间的距离。 2、约束条件:所有城市都要被访问且每个城市最多只能被访问一次。 3、信息素和启发式信息:TSP 问题中的信息素表示在访问城市i后直接访问城市j的...
C = sum(V1,1); R = sum(V1,2); flag = isequal(C,ones(1,N)) & isequal(R',ones(1,N)); 说明: 这段代码判断解码后的路径是否满足TSP的约束条件。 [rows,cols] = size(V);:获取神经元状态V的行数和列数。 V1 = zeros(rows,cols);:初始化二值矩阵V1。
今年深圳杯C题就和这个多旅行商问题很类似,而我们说过所谓的MTSP实际上就是车辆路径问题的一类,因此大家可以在网上搜索车辆路径问题的相关文献。下面我就放上Matlab写的模拟退火求解MTSP的核心代码: (1)模拟退火生成初始解的代码 % city_num表示待访问的城市数量(不包括起始城市) ...