O（n^2）TSP： 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5...int dis(int a,int b) 9 { 10 int tmp=abs(d[a]-d[b]); 11 return min(tmp,360-tmp); 12 } 13 int TSP_Dp...a,&d[i]); 43 if(i==n+1)ans+=a*800; 44 ans+=10; 45 } 46 ans+=TSP_Dp
本文采用模拟退火算法（SA）来解决TSP问题，如果你之前看过理解了遗传算法（GA）来解决TSP问题，再看到本篇SA算法，会发现模拟退火算法简单了好多，实现起来也很简单。...14.05, "Total distance=%.2f" % dis, fontdict={'size': 20, 'color': 'red'}) plt.show() pass #TSP...问题解决 def TSP(city_num,city_position,distance,round = 5000): #初始温度 T = 1e99 #退火系数 rate...range(len(x)): distance[i][j] = np.sqrt(np.square(x[i]-x[j])+np.square(y[i]-y[j])) TSP
TSP问题也称为货郎担问题，是一个古老的问题。最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的典型难题。...借助遗传算法的搜索能力解决TSP问题，是很自然的想法。...它在编码，解码，存储过程中相对容易理解和实现。...变异 遗传算法解决TSP 问题基于二进值编码的变异操作不能适用，不能够由简单的变量的翻转来实现 在TSP问题中个体的编码是一批城市的序列，随机的在这个序列抽取两个城市，然后交换他们的位置。...这样就实现了个体编码的变异，算法如下： 产生两个0到1之间的随机实数； 将这两个随机实数转化为0到n（城市数）-1之间的随机整数； 将这两个随机整数指代的城市进行交换； 流程图 ?
前面我们已经搭建好cplex的java环境了，详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。...今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~ ? 01 TSP建模 关于TSP建模，就不多解释了。以及什么是TSP问题，也不要问我了。直接贴一个现成的模型出来吧。 ?...其中： 在app包中： App.java:程序入口，cplex调用建模求解过程。 ConstraintFactory.java:控制子环约束的。...input是算例，包含部分标准TSP算例和随机生成的规模为100-9000的算例。 images为graphics包在求解过程中保存下来的图像。 03 求解过程 先给大家看看程序流程图： ?...下一期我们将会带来一些有趣的基于TSP算例的分析，敬请期待吧。 然后在文末打个小小的广告，小编的公众号【程序猿声】大家可以关注一下哦！
非对称TSP与对称TSP 在我们以往介绍的TSP问题和VRP问题中，算例通常给出客户点的二维坐标，两点之间的距离通过欧拉距离计算得到，所以两点间不同向的边距离是相同的。...通过这种方法，我们可以将非对称TSP问题转化为对称TSP问题，然后使用解决对称TSP问题的算法求解该问题，而不需要重新设计算法。...转化方法 Roy和Ton通过扩充原问题graph的规模的方式，在新的graph上求解对称TSP问题，然后将对称TSP问题的解转化为原非对称TSP问题的解。...代码分享 为了验证方法的准确性，小编基于干货 | JAVA调用cplex求解一个TSP模型详解中的TSP模型代码编写了将非对称TSP问题转化对称TSP问题进行求解的代码。...结语 自此，非对称TSP问题转化为对称TSP问题的方法已经介绍完了。
最近做课程作业，需求解TSP问题（旅行商问题），数据集格式均是.tsp格式的，下面就用pandas来进行数据的加载，并转换成列表形式。...具体步骤 1、查看源数据 在pycharm中可以打开tsp文件，可以发现，所有数据集格式都一致，从第七行开始是具体数据，第一列是标号，第二列是城市的x坐标，第三列是城市y坐标。.../TSP问题测试数据集/att48.tsp', sep=" ", skiprows=6, header=None) 这里选用了三个参数： sep为空格，即不同列数据以空格形式分隔； skiprows.../TSP问题测试数据集/att48.tsp', sep=" ", skiprows=6, header=None) city = np.array(df[0][0:len(df)-2]) # 最后一行为
Travelling Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total
# 00 前言 前面我们已经搭建好cplex的java环境了，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。...今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~ # 01 TSP建模 关于TSP建模，就不多解释了。以及什么是TSP问题，也不要问我了。直接贴一个现成的模型出来吧。 ?...其中： - App.java:程序入口，cplex调用建模求解过程。 - ConstraintFactory.java:控制子环约束的。...- FileManager.java:读取instance数据的。 package graph定义了一些变量，在求解过程中需要用到。input是算例，包含100-9000个城市。...在App.java里面，右键Run As->Run configurations...： ? 找到App，在Arguments窗口，找到Program arguments： ?
二、TSP 设计与实现 TSP 主要集成了 TOC 和 Watchman 两种任务调度产品，兼具定时调度(根据cron表达式调度) 和 延时触发(根据用户提交任务的执行时间去调度)的能力。...回调 Dubbo 回调是通过异步泛化调用实现，支持接口方法自定义 POJO(Plain Ordinary Java Object) 参数的设定。...功能实现 TSP 通过抽象一个 worker 的骨架模块 tsp-consumer-core，内部依赖这个模块，实现 TaskHandler类，业务就可以自定义出一个 tsp-worker，实现自己的任务消费逻辑...功能实现 TSP 本身和 ElasticJob 是两种不同类别的任务调度系统，TSP 是集中式调度执行，ElasticJob 是分散式调度执行。...各个业务在 TSP 登记的服务也可以自定义可见度，类比于 Java 中的 public，protected，private 关键字来决定一个 TSP 配置(对应于对一个 function的调用)的可见域
蚁群算法能做什么 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。...函数优化问题MATLAB实现： 蚁群算法（ACO）MATLAB实现 机器人路径规划： 蚁群算法（ACO）最短路径规划（MATLAB） 更多ACO算法：https://www.omegaxyz.com/tag.../aco/ TSP问题 旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。...本文要实现的代码 ①问题建模 31个省市自治区的首都画在笛卡尔坐标系上，用坐标表示，两个城市间的距离用二维距离公式表示。
GA中的适应度是根据不同的问题来设定的，比如解决TSP问题，这里的适应度是路线距离的倒数，路线距离越短，适应度越大。根据适应度对种群进行选择。...例如，TSP中的基因编码是路线label 二、TSP 1、Problem 一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。...#画线 ax[1].plot(range(len(best_fitness)),best_fitness) plt.show() pass #解决旅行商问题 def TSP...pop_size = 400 #DNA大小也是城市大小 DNA_size = 51 #迭代次数 t = 10000 #sovle problem TSP
元启发式算法 | 遗传算法(GA)解决TSP问题(Python实现) 1.GA基本概念与算法最简单的python实现 2.对GA的思考和改进 2.1 GA改进思路 2.2 GA优缺点 1.GA基本概念与算法最简单的...废话不多说，看看具体的实现过程。 这里列出几个算法的名词及定义： 基因（gene）：顾名思义每个生物体都有独特的DNA遗传信息，用基因来作为个体的标签，区别每个个体。...例如，一个可行解就是TSP的一个个体：route=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]. 种群（population）：个体的集合，可以看做是可行解的集合。...在TSP问题中就是路径的排列组合了。 繁衍代数（generation）：生物每一次繁衍就是一次迭代。代码里的最大循环次数。...在TSP问题中比较简单直观的就是自然数编码，每个节点代表一个基因。还有没有其他更好的编码方式，需要根据问题查阅更多论文了。
代码展示 本文所用代码是小编根据指导老师的要求从 干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP（附C++详细代码及注释） 的C++版本改编成java版本的。...package VariableNeighborhoodSearch; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; public
在更新信息素的过程中，只有最优路线上的信息素会进行增加操作，且不能超过信息素最大值。
蚁群算法在求解TSP中取得了较好的效果，但相对于遗传算法等优化方法，其缺少系统的理论指导，特别是参数的设置，通常是根据经验或反复试验来选取合适的参数值。...关于蚁群算法的具体介绍详见之前推文干货|十分钟快速get蚁群算法（附代码） 本文将解决 TSP 的一个实例，其目标是找到访问60个城市中每一个城市的最短路径。...求解 TSP 问题没有简单的方法。对于60个城市，假设你可以从任何一个城市开始，向前或向后，并且所有的城市都是相连的，那么总共有 个可能的解。...会导致求解速度很慢且所得解的质量特别差； （2）基本蚁群算法计算量大，求解所需的时间较长； （3）基本蚁群算法中理论上要求所有的蚂蚁选择同一路线，该线路即为所求的最优线路；但在实际计算中，在给定一定循环次数的条件下很难实现这种情况...Part 1 代码结构 import java.util.Random; import java.util.Scanner; public class AntColonyProgram { private
05 代码实现 由于小编精力有限，就不从头写一遍了，从GitHub上找了一个感觉还不错的算法给大家，也是求解TSP问题的。
在这个问题中，我们的个体就是一条一条的路线了，其目的就是找到一条总距离最短的路线。基本步骤与前两篇文章基本类似，不过在本问题中，我们用城市路线中每个城市的经纬度...
前面我们已经搭建好cplex的java环境了，详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。...今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~ ? 01 TSP建模 关于TSP建模，就不多解释了。以及什么是TSP问题，也不要问我了。直接贴一个现成的模型出来吧。 ?...其中： 在app包中： App.java:程序入口，cplex调用建模求解过程。 ConstraintFactory.java:控制子环约束的。...input是算例，包含部分标准TSP算例和随机生成的规模为100-9000的算例。 images为graphics包在求解过程中保存下来的图像。 03 求解过程 先给大家看看程序流程图： ?...下一期我们将会带来一些有趣的基于TSP算例的分析，敬请期待吧。
世界上能够求解出最优解的最大规模的TSP算例就是由它求解完成的。...Concorde求解器只能读取后缀为.tsp的文件。不过这可难不倒我们。只要新建一个文本文档，将tsp文件所需的相关数据输入，再改变文件后缀就可以生成tsp文件了。格式如下图： ?...其中较为特殊的是动态规划算法，由于Java平台限制了数组的最大长度，所以较大的数据动态规划算法就无法计算了。...需要说明的是，算法的运行效果与很多因素有关，如设计思路、实现过程、编写语言、计算机的性能等，小编这次只是大致比较了其中一种情况，并不是很严谨。感兴趣的小伙伴也可以自己尝试一下。...REFERENCE 动态规划代码来源：动态规划求解旅行商问题（java实现）_天阑Sir的博客-CSDN博客_java旅行商问题动态规划 禁忌搜索代码来源：禁忌搜索算法的实现_Python_ttphoon
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