算法请教确定起点终点并且中间点要求都至少经过一次的TSP问题

weixin_45373711 2019-07-07 09:26:27

指定起点终点我会做但是要求至少经过一次和原本的有且只有一次的区别大吗在线等挺急的

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qq_41760448 2019-08-23

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会了吗
。。。？

本文用贪婪算法和最小路径算法解决TSP问题，包含源代码，并且已经调试过了，可以使用

tsplib上的数据att48，这是一个对称TSP问题，城市规模为48，其最优值为10628.其距离计算方法参见我的博客。

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法可以解决多种优化问题，如：TSP问题、生产调度问题、轨道优化问题等，在现代优化算法中占据了重要的地位，本例使用遗传算法求解最优解。

经典的TSP问题，是通过随机初始化蚂蚁的起始地点，然后设置每个城市都可以访问，访问完所有的城市那么结束循环，来形成回路的。带有起始点的TSP问题就是，初始化时蚂蚁的初始点只能是起点，并且如果没访问的城市还有两个或者以上那么就设置终点不可访问（当访问的城市只剩最后一个时候打开即可，我的程序中是设置open_table的布尔值）。所以带有起点和终点的TSP问题相对于经典的TSP问题使用蚁群算法进行求解的时候只用改两行代码即可，非常的简单。这个蚁群算法是使用op2优化（邻域搜索优化）的蚁群，基本上100个城

旅行商问题 (Traveling Salesperson Problem, TSP) 是一个经典的组合优化问题，其目标是在给定一组城市的情况下，找到一条访问所有城市一次且仅一次并回到起点的最短路径。然而，在实际应用中，许多场景需要解决更复杂的多旅行商问题 (Multi-Traveling Salesperson Problem, MTSP)，其中有多个旅行商需要从同一个起点出发，访问所有城市并返回起点。本文将介绍一种基于遗传算法的解决方案，用于解决单起点多终点多旅行商问题 (MTSP)。

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