模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温…

求解的问题,burma.tsp里面的内容 1 16.47 96.10 2 16.47 94.44 3 20.09 92.54 4 22.39 93.37 5 25.23 97.24 6 22.00 96.05 7 20.47 97.02 8 17.20 96.29 9 16.30 97.38 10 14.05 98.12 11 16.53 97.38 12 21.52 95.59 13 19.41 97.13 14 20.09 94.55 主程序 为方便调用,已经将所有的模块整合到一个程序内.…

model: sets: cities../:level; link(cities, cities): distance, x; !距离矩阵; endsets data: distance ; enddata n = @size(cities); !目标函数; min=@sum(link:distance * x); @For(cities(k): !进入城市k; ; !离开城市k; ; ); !保证不出现子圈; : #and# i#ne#j: ); ); !限制u的范围以加速模型的求解,保证所…

本来以为在了解蚁群算法的基础上实现这道奇怪的算法题并不难,结果实际上大相径庭啊.做了近三天时间,才改成现在这能勉强拿的出手的模样.由于公式都是图片,暂且以截图代替那部分内容吧,mark一记. 1 蚁群算法 (1) 蚁群AS算法简介 20世纪90年代意大利学者M．Dorigo,V．Maniezzo,A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发,通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为,提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法,是群智能理论研究领域的一种主要算法.用该方法求解TSP问题.分配问题.job…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/jiang425776024/article/details/84532018 效果图:程序会动态的展示迭代过程,40以内城市大概迭代300次能收敛到最优:这里是用中国城市地理坐标直接做欧式距离计算,实际上可以根据问题作出调整.Github:https://github.com/425776024/TSP-GA-py 测试数据:china.…

import random import math import matplotlib.pyplot as plt import city class no: #该类表示每个点的坐标 def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y def draw(t): #该函数用于描绘路线图 x = [0] * (m+1) y = [0] * (m+1) for i in range(m): x[i] = p[t[i]].x y[i] = p[t[i]].y x[…

  连续型Hopfield在matlab中没有直接的工具箱,所以我们们根据Hopfield给出的连续行算法自行编写程序.本文中,以求解旅行商 问题来建立Hopfield网络,并得到解,但是该解不一定是最优解,用Hopfield得到的解可能是次优解,或没有解.直接上问题: 8个城市的坐标: 0.100000000000000 0.1000000000000000.900000000000000 0.5000000000000000.900000000000000 0.100000000000000…

题目链接: huangjing 题意:给出一幅图.图中有一些点,然后从第1个点出发,然后途径全部有石头的点.最后回到原点,然后求最小距离.当初作比赛的时候不知道这就是旅行商经典问题.回来学了一下. 思路: 状态转移方程 DP[k][i|base[k]]=min(DP[k][i|base[k]],DP[j][i]+dis[j][k]) DP[J][I]表示从起点到j点在i状态下的最小距离...DP[j][i]+dis[j][k]表从j到k的距离.. .时间复杂度是(n∗m+(t2)∗(2t)),那…

题意:有n个城市,有p条单向路径,连通n个城市,旅行商从0城市开始旅行,那么旅行完所有城市再次回到城市0至少需要旅行多长的路程. 思路:n较小的情况下可以使用状态压缩dp,设集合S代表还未经过的城市的集合,那么dp[S][v]:当前旅行商还有集合S中的城市没有旅行,并且在城市v时走过的所有路径长度 参考代码: #define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE #include<iostream> #include<algorithm> #include<str…

题目地址:pid=5067">HDU 5067 经典的TSP旅行商问题模型. 状压DP. 先分别预处理出来每两个石子堆的距离.然后将题目转化成10个城市每一个城市至少经过一次的最短时间模型.然后简单的状压DP就可以. 代码例如以下: #include <iostream> #include <cstdio> #include <string> #include <cstring> #include <stdlib.h> #incl…