CUDA怎么样写TSP问题？请教高手

wts_net 2009-05-16 05:36:56

如题　

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wts_net 2009-05-19

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哦，知道了，没看到上面的，谢谢啊！

wts_net 2009-05-19

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17331014的方法是什么方法啊？》能再说的具体一点吗？能告诉我大概的思路吗？

wts_net 2009-05-19

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17331014的方法是什么方法啊？不太懂，不好意思啊，能说的明白一点吗?

bigmanvip 2009-05-17

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17331014的方法很正确，我就是这样实现的

bigmanvip 2009-05-17

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17331014的方法很正确，我就是这样实现的

bigmanvip 2009-05-17

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我刚写好了一个，但是我要写论文，等我的论文发表后，你就可以看了

无心人_过过小日子 2009-05-16

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先实现一个串行的.然后再进行并行化.

IkariEnator 2009-05-16

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你试试蚁群或者遗传算法吧~~~

并行遗传算法解决TSP问题一、问题描述旅行商问题(TSP)可简单描述为：一位销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能路径中求出路径长度最短的一条。旅行商的路线可以看作是对n个城市设计的一个环形，或者是对一列n个城市的排列。由于对n个城市所有可能的遍历数目可达(n-1)!个，解决这个问题需要O(n!)的计算时间。因此，如何高效且准确的求出使路径最短的n个

源项目由 Chaitanya K. Joshi 等人在github上开源发布。

旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是组合优化中的经典问题。简单地说，一个旅行商需要访问N个城市，并返回到出发城市，问题是找到最短的可能路线，使得每个城市只被访问一次。由于TSP是一个NP-hard问题，找到其精确解决方案是非常计算密集型的，特别是对于大规模的城市集。因此，我们需要一种可以在合理的时间内得到近似解的方法。模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一个非常受欢迎的随机搜索技术，用于求解优化问题。

本文详细介绍了如何使用Python和Pointer Network（指针网络）构建一个高效的TSP求解器。通过从环境准备、数据生成到模型架构设计的完整流程，展示了Pointer Network在处理可变规模旅行商问题时的独特优势。文章包含可运行的代码示例和性能优化技巧，帮助开发者快速实现智能路径规划解决方案。

本文详细介绍了如何使用PyTorch复现基于注意力机制的模型来解决旅行商问题（TSP），替代传统启发式算法。通过完整的代码实现和优化技巧，展示了如何利用Attention Model高效处理组合优化问题，特别适合需要动态路径规划的物流和配送场景。

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