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旅行商问题怎么解决-《旅行商》



爬山算法(HillClimbing)解决旅行商问题(TSP)
爬山算法是一种局部择优的方法,采用启发式方法。直观的解释如下图:爬山算法,顾名思义就是爬山,找到第一个山峰的时候就停止,作为算法的输出结果。所以,爬山算法容易把局部最优解A作为算法的输出,而我们的目的是找到...

遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值
根据种群中每个个体中城市的顺序,可以求出这个个体所代表的距离,距离越大,适应度越小,因此用距离的倒数作为个体的适应度值。

旅行商问题的问题分析
(采用隐式和显式两种形式)枚举算法的特点是算法简单,但运算量大,当问题的规模变大,循环的阶数越大,执行的速度越慢。如果枚举范围太大(一般以不超过两百万次为限),在时间上就难以承受。在解决旅行商问题时,以顶点...

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