C++实现禁忌搜索解决TSP问题 使用的搜索方法是Tabu Search(禁忌搜索) 程序设计 1) 文件读入坐标点计算距离矩阵/读入距离矩阵 for(int i = 0; i < CityNum; i++){ fin >> x[i] >> y[i]; } for(int i = 0; i < CityNum - 1; i++){ Distance[i][i] = 0; for(int j = i + 1; j < CityNum; j++){ double Ri…

摘要: 本实验采用遗传算法实现了旅行商问题的模拟求解,并在同等规模问题上用最小生成树算法做了一定的对比工作.遗传算法在计算时间和占用内存上,都远远优于最小生成树算法. 程序采用Microsoft visual studio 2008 结合MFC基本对话框类库开发.32位windows 7系统下调试运行. 引言 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,由密歇根大学的约翰•霍兰德和…

这个算法是在听北大人工智能mooc的时候,老师讲的一种局部搜索算法,可是举得例子不太明白.搜索网页后,发现<禁忌搜索(Tabu Search)算法及python实现>(https://blog.csdn.net/adkjb/article/details/81712969) 已经做了好详细的介绍,仔细看了下很有收获.于是想泡泡代码,看前面还好,后边的代码有些看不懂了,而且在函数里定义函数,这种做法少见,并且把函数有当作类来用,为什么不直接用类呢.还有就是,可能对禁忌搜索不太了解,可能具体算法在…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhoubin1992/article/details/46440389 近期梳理,翻出了当年高级算法课程做的题目.禁忌搜索算法解决3SAT问题. 吐槽:数学符号怎样在编辑器里打出来啊,为了保留符号,我直接截图了. 1 SAT问题描写叙述 定理4.4.1: 赋值v为使CNF可满足的充要条件是f(x1,x2,-,xm)达到最小值0. 2  禁忌搜索算法 禁忌搜索算法是在局部搜索的过程中引进了贪心选择机制.并利用禁忌表改动邻域,通过构造的候选…

代码实现 运行结果及参数展示 alpha=1beta=5 rho=0.1  alpha=1beta=1rho=0.1 alpha=0.5beta=1rho=0.1 概念蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法,它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出,并首先使用在解决TSP(旅行商问题)上.之后,又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型.蚁群算法的基本原理:1.蚂蚁在路径上释放信息素.2.碰到还没走过的路口,就随机挑选一条路走.同时,释放与路径长度有关的信息素.3.信…

H5 input type="search" 不显示搜索 解决办法 H5 input type="search" 不显示搜索 解决方法 在IOS(ipad iPhone等)系统的浏览器里打开H5页面.如下写法: <input type="search" name="search” id="search"> 以上设备的键盘仍然显示“换行”. 解决方法如下:在input外面嵌套一层form: <form…

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100…

load citys_data.mat n = size(citys,1); D = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n if i ~= j D(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2)); else D(i,j) = 1e-4; end end end m = 50; alpha = 1; beta = 5; rho = 0.1; Q = 1; Eta = 1./D; Tau = ones(n,n); Tab…

题目: 给定一个大小为 N×M 的迷宫.迷宫由通道和墙壁组成,每一步可以向邻接的上下左右四格 的通道移动.请求出从起点到终点所需的最小步数.请注意,本题假定从起点一定可以移动 到终点. 限制条件;N, M ≤ 100 测试样例: N=10, M=10(迷宫如下图所示. '#', '.', 'S', 'G'分别表示墙壁.通道.起点和终点) #S######.# ......#..# .#.##.##.# .#........ ##.##.#### ....#....# .#######.# ...…

TSP问题一直是个头疼的问题,但是解决的方法数不胜数,很多的算法也都能解决.百度资料一大堆,但是我找到了代码比较简练的一种.随机法.下面只是个人的看法而已,如果有任何问题虚心接受. 顾名思义,随机法就是随机一个序列然后用这个序列去解决问题. TSP问题描述中,一个人走一圈回到原点要使走过的路程最短,那么他一定有一个路径,随机法,随机的就是这个路径. 首先我们要明白的是,只要随机的量足够大,最终一定能得到结果,因为能随机到枚举的全部. 第二,随机了一个路径之后,我们要在这个路径下面找到最短的路径,…