优化旅行商算法(时间旅行者算法)
我试着优化我做的一个简单的python算法，它近似地解决了旅行商问题： import math import random import matplotlib.pyplot as plt import datetime #Distance between two point def distance(point1, point2): return math.sqrt((point
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scipy 中的旅行推销员
如何在 python 中解决旅行商问题?我没有找到任何库，应该有使用scipy函数进行优化或其他库的方法. 我的 hacky-extremelly-lazy-pythonic 暴力破解解决方案是: tsp_solution = min( (sum( Dist[i] for i in izip(per, per[1:])), n, per) for n, per in enumerate(i
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Neo4J - 旅行推销员
我正在尝试使用图形数据库解决增强型 TSP 问题，但我很挣扎.我对 SQL 很在行，但对密码完全是个菜鸟.我创建了一个包含城市(节点)和航班(关系)的简单图表. 设置:以最低的总飞行成本前往 8 个不同的城市(每周 1 个城市，无重复).我正在尝试解决一个最佳路径，以最大限度地降低每周变化的航班成本. 这是 pastebin 上的一个文件，其中包含我的节点 &关系.只需针对 Neo4J
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使用 A* 解决旅行商
我的任务是编写解决旅行商问题的 A* 算法(提供启发式算法)的实现.我理解算法，它很简单，但我看不到实现它的代码.我的意思是，我明白了.节点的优先级队列，按距离 + 启发式(节点)排序，将最近的节点添加到路径上.问题是，如果从前一个最近的节点无法到达最近的节点会发生什么?人们实际上如何将“图形"作为函数参数?作为代码，我只是看不到算法的实际运作方式. 我在发布问题之前阅读了维基百科页面.反复
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如何将 A* 算法应用于旅行商问题?
可能的重复: 使用 A* 解决旅行商问题 我最近了解到 A* 算法可以应用于旅行商问题.Bot 我们如何准确定义开始和目标，以及我们如何将权重应用于节点(启发式是什么)? 有人可以向我解释如何在这里应用 A* 吗? 解决方案 A* 是 Dijsktra 的衍生物，我认为不能以这种方式使用.首先，TSP一般从任意节点开始.更重要的是，这些算法寻求找到两点之间的最短路径，而不管访
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OR-Tools 解决旅行商 (TSP) 无需返回主节点
我正在使用 Google Or-Tools 通过使用this 示例(基本上我只是用我的替换了距离矩阵).在示例中，我设置了 data['depot'] = 0. 对于我的应用程序，返回到路径末尾的第一个节点并不重要.我可以从解决方案中删除最后一条边，但我想知道如果我可以完全删除此约束，它可能会找到更好的整体路径. 解决方案 确保所有节点到 0(depot)的距离为空.这相当于您所要求
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optaplanner - VRP 但没有仓库
我正在处理多辆车路线问题.我正在试用 Optaplanner，看起来不错，很有前途. 我使用的是 CVRP-32customers 示例，但我需要删除“仓库". 我只需要为某个销售员优化一条路线，他们从哪里开始对我来说不是问题.我只需要最好的 10 条路线来拜访我的 100 位客户，无论他们从哪里开始. 我查看了这个SO问题，但无法从中解决任何问题. 这可以通过 Optap
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旅行商问题，不受访问次数的限制
我遇到了类似于旅行推销员(TSP)的问题.我找到了一些图书馆来解决旅行推销员的问题.但是，我想取消每个城市只能访问一次的限制.如何找到至少一次访问每个城市 的最短路径? 解决方案 一种简单的方法是通过预处理.将每个 c(i，j)替换为i和j之间最短路径的长度/成本.现在应用标准茶匙.报告时，请在解决方案中插入这些最短路径.这可能会导致多次访问城市.
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从X，Y坐标中找到最短路径(开始≠结束)
我有一个数据点，其点的X和Y坐标是这样的: structure(list(X = c(666L, 779L, 176L, 272L, 232L, 74L, 928L, 667L, 1126L, 919L), Y = c(807, 518, 724, 221, 182, 807, 604, 384, 142, 728)), .Names = c("X", "Y"), row.names =
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Tile Trial NP-hard复杂性
在《最终幻想XIII-3》游戏中，玩家遇到了几个难题.引入的第一个难题叫做 Tile Trial ，它为玩家提供了一个网格砖，其中一些砖块上有水晶.目标是取回所有晶体并到达出口，同时在每个瓷砖上踩不超过一次. http://arxiv.org/pdf/1203.1633v1.pdf 的作者指出这个问题是NP-Hard问题，因为可以将特定情况简化为哈密顿循环.我发现这是一个幼稚的假设，因为他开
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可多次访问顶点的TSP
我正在解决一个有加权有向图，并且我必须从原点开始，至少访问所有顶点一次并以尽可能短的路径返回原点的问题.从本质上讲，这将是TSP的经典示例，除了我请勿有一个约束，即每个顶点只能被访问一次.在我的情况下，沿路径可以多次访问除原点以外的任何顶点，如果这样做会使路径更短.因此，例如在包含顶点V1, V2, V3的图形中，这样的路径将是有效的，因为它是最短的路径: ORIGIN -> V1 -> V
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Java中TSP的动态编程方法
我是一个初学者，我正在尝试使用动态编程方法编写一个行进的旅行推销员问题。 这是我的计算函数的代码： public static intcompute（int [] unvisitedSet，int dest）{ if（unvisitedSet.length == 1 ） return distMtx [dest] [unvisitedSet [0]]; int [] ne
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Prolog中的简化旅行推销员
我已经浏览了类似的问题，但是找不到与我的问题相关的任何内容.我正在努力寻找一个算法或一组“循环"，使用数据库 来查找从CityA到CityB的路径 distance(City1,City2,Distance) 事实.到目前为止，我设法做到的是，但是它总是在write(X),处回溯，然后完成最终的迭代，这是我希望它执行的操作，但仅在一定程度上进行. 例如，我不希望它打印出任何死胡同的城
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TSP，算法陷入局部最小值
我正在努力实现基于模拟退火的程序来解决旅行商问题.我得到的所有解决方案都不令人满意，我也不知道如何改善实施.显然，我不是在关注基准，而只是在寻找视觉上可接受的最短路径.如果有人能启发我，我将不胜感激. # weight function, simple euclidean norm def road(X,Y): sum = 0 size = len(X) -1 for
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Kernighan-Lin算法
有人因为我正在考虑使用它而对这个算法有点了解，但是我不确定它是否真的满足我的所有要求。所以基本上，我想做的是将一个图分成几个子图。但是，每个子图的节点都应该连接，也就是说，如果要到达节点x，则不必经过另一个子图。这正是我的关注。当我使用Kernighan-Lin算法拆分图时，子图的节点最终会散落到各处吗？ 解决方案 是的，K–L可能会创建断开连接的子图。例如，它分裂了8个顶点的星星
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旅行商问题
我正在尝试从Traveling Salesman问题算法开发C ++程序。我需要一个距离矩阵和一个成本矩阵。使用所有公式后，我得到一个新的结果矩阵。但是我不明白那个矩阵显示了什么。 假设结果矩阵为： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 现在我想知道此矩阵显示的内容吗？假设我要穿越3个城市。 请告诉我流程。该算法的示例程序会更有利。. 谢谢。
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如何在Python中为TSP实现动态编程算法？
我想使用Python中的动态编程算法解决TSP问题，问题是： 输入：用a表示的城市点列表。例如，[（1,2,3，（0.3，4.5），（9，3）...]。城市之间的距离定义为欧几里得距离。 输出：在这种情况下，旅行推销员旅行的最低费用，四舍五入到最接近的整数。 伪代码为： 让A =由包含1和目标j的{1，2，，3，...，n}的子集索引的二维数组属于{1,2,3，... n}
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如何确定旅行商问题中的起点和终点？
我有一个求解器，可以解决常规的对称TSP问题。该解决方案意味着通过所有节点的最短路径，而对路径中的第一个和最后一个节点没有限制。 有没有办法解决问题 一种方法是添加一个I-距离很大-到这些起点/终点节点与所有其他起点/终点之间的所有距离（起点和终点节点之间的距离加I两次），因此求解器倾向于仅访问它们一次（因此使它们成为路径的起点和终点） ）。 此方法是否有任何重大缺点，或者有更好
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TSP遗传算法中的交叉运算
我正在尝试用
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偷偷摸摸的旅行推销员
如何解决python中的Traveling Salesman问题?我没有找到任何库，应该有一种使用scipy函数进行优化的方法或其他库. 我的hacky-extremelly-lazy-pythonic强力解决方案是: tsp_solution = min( (sum( Dist[i] for i in izip(per, per[1:])), n, per) for n, per i
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