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  TSP問題是指旅行商問題，即給定一組城市和每對(duì)城市之間的距離，求解訪問每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。它是組合優(yōu)化中的一個(gè)NP困難問題，在運(yùn)籌學(xué)和理論計(jì)算機(jī)科學(xué)中有著廣泛的應(yīng)用。 貪心算法是一種在每一步選擇中都采取在當(dāng)前狀態(tài)下最好或最優(yōu)（即最

  2024年02月03日

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  【回溯算法】旅行商問題--TSP問題

  一銷售商從n個(gè)城市中的某一城市出發(fā)，不重復(fù)地走完其余n—1個(gè)城市并回到原出發(fā)點(diǎn)，在所有可能的路徑中求出路徑長(zhǎng)度最短的一條。本題假定該旅行商從第1個(gè)城市出發(fā)。 輸入 對(duì)每個(gè)測(cè)試?yán)?，?行有兩個(gè)整數(shù)：n(4≤n≤10)和m(4≤m≤20 ) ，n是結(jié)點(diǎn)數(shù)，m是邊數(shù)。 接下來m行，描

  2024年02月08日

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• TSP問題的遺傳算法實(shí)現(xiàn)

  一.實(shí)驗(yàn)?zāi)康?本實(shí)驗(yàn)課程是計(jì)算機(jī)、智能、物聯(lián)網(wǎng)等專業(yè)學(xué)生的一門專業(yè)課程，通過實(shí)驗(yàn)，幫助學(xué)生更好地掌握人工智能相關(guān)概念、技術(shù)、原理、應(yīng)用等；通過實(shí)驗(yàn)提高學(xué)生編寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告、總結(jié)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的能力；使學(xué)生對(duì)智能程序、智能算法等有比較深入的認(rèn)識(shí)。要掌握的知

  2024年02月03日

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  遺傳算法解決tsp問題（基于python）

  目錄 1.遺傳算法簡(jiǎn)要介紹 2.tsp問題簡(jiǎn)要介紹 3.遺傳算法解決tsp問題的幾個(gè)特殊點(diǎn) 4.源碼 ????????簡(jiǎn)單來說，遺傳算法是用于解決最優(yōu)化問題的一種搜索算法。其核心基于自然界種群進(jìn)化的規(guī)律，即初始種群進(jìn)行交配，在基因?qū)用嫔?，其中?huì)發(fā)生交叉互換、基因突變等變異

  2023年04月12日

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  【LKH算法體驗(yàn)】Python調(diào)用LKH算法求TSP問題

  Keld Helsgaun 是丹麥 羅斯基勒大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的名譽(yù)副教授。 他于 1973 年在 哥本哈根大學(xué)獲得DIKU 計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位。他自 1975 年以來一直在羅斯基勒大學(xué)工作。他的研究興趣包括人工智能（問題解決和啟發(fā)式）和組合優(yōu)化。 LKH 是Lin-Kernighan解決旅行商（TSP）問題啟發(fā)式

  2024年02月05日

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  人工智能導(dǎo)論——遺傳算法求解TSP問題實(shí)驗(yàn)

  一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?熟悉和掌握遺傳算法的原理、流程和編碼策略，并利用遺傳算法求解組合優(yōu)化問題，理解求解TSP問題的流程并測(cè)試主要參數(shù)對(duì)結(jié)果的影響。 二、實(shí)驗(yàn)原理： 旅行商問題，即TSP問題（Traveling Salesman Problem）是數(shù)學(xué)領(lǐng)域中著名問題之一。假設(shè)有一個(gè)旅行商人要拜

  2023年04月13日

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• 如何使用Python輕松解決TSP問題（PSO算法）

  先前我們給出了遺傳算法的解決方案，那么同樣的我們，給出使用PSO的解決方案。其實(shí)對(duì)PSO算法比較了解的小伙伴應(yīng)該是知道的，這個(gè)PSO其實(shí)是比較適合解決連續(xù)問題的。而我們的TSP問題顯然是一個(gè)離散的問題。那么如何將連續(xù)問題轉(zhuǎn)化為離散問題呢，那么這個(gè)時(shí)候其實(shí)有一

  2024年02月06日

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  人工智能原理實(shí)驗(yàn)4（1）——遺傳算法、蟻群算法求解TSP問題

  TSP問題是組合數(shù)學(xué)中一個(gè)古老而又困難的問題，也是一個(gè)典型的組合優(yōu)化問題，現(xiàn)已歸入NP完備問題類。NP問題用窮舉法不能在有效時(shí)間內(nèi)求解，所以只能使用啟發(fā)式搜索。遺傳算法是求解此類問題比較實(shí)用、有效的方法之一。下面給出30個(gè)城市的位置信息： 應(yīng)用遺傳算法和蟻

  2024年01月24日

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  【動(dòng)態(tài)規(guī)劃】矩陣鏈乘法——算法設(shè)計(jì)與分析

  對(duì)于矩陣 U p × q U_{ptimes q} U p × q ? 和 V q × r V_{qtimes r} V q × r ? ， Z p × r = U V Z_{ptimes r}=UV Z p × r ? = U V ，共需計(jì)算 p q r pqr pq r 次標(biāo)量乘法，時(shí)間復(fù)雜度為 Θ ( p q r ) Theta (pqr) Θ ( pq r ) 矩陣乘法滿足結(jié)合律，即 ( U V ) W = U ( V W ) (UV)W=U(VW) ( U V ) W = U ( VW ) ，選擇不同的結(jié)合

  2024年02月03日

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  基于TSP(旅行商)問題的混合粒子群算法 附直接運(yùn)行代碼

  如果對(duì)粒子群一點(diǎn)都不知道的可以看看上文標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法， 想看代碼的直接去下面1.4標(biāo)題 即可 鏈接：(105條消息) 自己對(duì)粒子群算法的理解（附matlab直接運(yùn)行代碼)(二維)_呂浩軒的博客-CSDN博客_二維粒子群算法??????h 好現(xiàn)在開始正文： 標(biāo)準(zhǔn)粒子群通過追隨個(gè)體極值和

  2023年04月16日

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