A星算法求解旅行商问题(可打印修改)

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A星算法求解旅行商问题(可打印修改)

A星算法求解旅行商问题(可打印修改)

int size = str_arr.length; int[] int_arr = new int[size];
for(int i = 0; i < size; i ++){ int_arr[i] = Integer.valueOf(str_arr[i]);
}
return int_arr; }
//获取所有路径中最短的路径 private int get_min_distance(){
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
InputStreamReader ir = new InputStreamReader(fi);
BufferedReader br = new BufferedReader(ir);
//------------------------------------
城市之间的距离:通过 n*n 矩阵 city_distance 表示,其中 n 表示城市的个数。编号为 k 的城市到各个城市之间的距离可以从第(k-1)行获取。
open 表:用队列表示,城市结点进入队列之前需要根据估计值 fvalue 按升序排列。
close 表:用向量表示。 搜索图:搜索图通过 open 表构建,将路径的编号保存在一个数组 id_list 中。 四、实验结果和分析 1、输入数据 第一行的数Байду номын сангаас 8 表示城市结点的个数,后面是一个 8*8 的数组,数组的值表示城市之 间的距离。任何一个结点到自身的距离是 0,数组中的第 0 行表示第 1 个城市到各个城市 之间的距离,其他的可类推。
Astar 算法求解旅行商问题
一、问题描述 一共有 n 个城市,某推销员从其中的一个城市 A 出发经过每个城市一次且仅一次后回

A星及路标寻路算法

A星及路标寻路算法

一劳永逸的固定寻路平时我尽我所能,以避免可能被解释为一个在行业中的其他游戏或开发的批评说的事情。

但在这种情况下,我不得不做出一个异常的位。

我要谈谈我们与寻路面临的一些问题。

为了证明,这些问题仍然存在,我觉得有必要使这个视频... ...在幽默和轻松愉快的精神,它的目的是,希望在采取所有这些片段在上周录得最新,最最近修补的每场比赛的版本。

正如你可以看到,我们仍然是一个强大的寻路全线长的路要走... ...它甚至在一些万元的单位销售,AAA级质量职称的问题。

它不一定是一个普遍性的问题。

许多现代游戏有高品质的寻路,寻路经常在这里显示的一些游戏。

但仍有太多的游戏,寻路,游戏在20世纪90年代,以同样的方式。

(注:只是你看到大量的PC角色扮演游戏的唯一原因归结到便利,这些都是我当时安装的游戏,问题是不特定的任何类型或任何发挥想象力的平台。

有类似的问题,大量的游戏机游戏)。

据我所知,这些游戏大多使用寻路航点图。

我认为这几个寻路的问题,您在这个视频中看到,许多我们在整个行业面临的寻路问题的原因。

我相信航点图现在已经过时。

这篇文章解释了航点图方法的局限性,并勾画出了一个更好的方法五点的说法。

曾经有一段时间,这是有意义的,使用寻路航点。

早在20世纪80年代和90年代,我们的工作受到严重的技术限制,我们不得不削减了很多弯道。

但是我们现在一个多亿美元的产业。

我们的目标平台多内核和日益增加的大量的内存,我们可以做不起寻路正确。

有一个行业AI开发中说:“寻路是解决了。

”我们每一个寻路的问题,面临着现代游戏的好方法。

我们只是不经常使用它们。

我们没有理由不寻路,在每场比赛,每次。

打跳了详细的解释。

为什么航点对于寻路让我告诉你什么是一个典型的航点图看起来。

下面是一个在魔兽世界暴风城的小片:图1。

魔兽世界暴风城的一部分,下面是一个典型的航点图可能看起来在这方面想。

图2。

同一地区的一个航点图注释还有另一种方式做到这一点,它涉及使用凸多边形来描述AI角色可以旅行。

旅行商A星算法C语言程序

旅行商A星算法C语言程序
for(int kk=0;kk<num;kk++) ff[kk]=max;//便于后面求最小值
for(i=1;i<num;i++)//起点 A 不算,从非起点开始找寻最优城市 {
if(isbest(i,bestpath,p))//该点已经在 bestpath[]中的话,忽略 continue; else//计算该点的 g 值 gg[i]=g+mat[bestpath[p]][i];//i 点的 g 值
for(int m=0;m<num;m++)//开始计算 h 值 {
if(isbest(m,bestpath,p))//该点已经在 bestpath[]中的话,忽略 continue;
for(int t=m+1;t<num;t++)
{ if(isbest(t,bestpath,p)) continue; if(m!=0||t!=i||p==num-2)//不是最后一个点的话,不算 A 点到这个点长度 if(mat[m][t]<min) min=mat[m][t];
假设 f 函数是对 f* 函数的一种估计, 并有 f(n)=g(n)+h(n),其中 g 函数是对 g* 的估计, h 函数是对 h* 的一种估计。f( n) 包括两个部分,其中 g(n)表示到达 n 节点时,已付出代价的 估计;而 h(n)表示从 n 节点到达目标节点 ti 将要付出代价的估计。 按 f(n)=g*(n)+h*(n)的值来排序 ff 表的节点,f 值小者优先。通常称这种算法为 A 算法。在 A 算 法的基础上,进一步限制 h(n)函数,使得搜索图中的每一个节点 n,能满足 h(n)<=h*(n)、称 h 函 数取 h* 的下界。这种算法叫 A* 算法。 对 ff 里的每一个节点做评估函数 F 分为两部分 G 和 H: 假设从 A 城市走到 X 城市,又走到 Y 城市,所以 G 可表示为: G = A 到 X 的距离 + X 到 Y 的距离; 未走的的城市数=(总城市数+1)-目前城市的层数。为什得加 1,因为最后得走回初始城市,所 以总路径的城市数为总城市数+1。 H = 未走的城市数×目前的最小距离; F=G+H; 计算 ff 表里每个节点的 F 值,F 值最小的节点作为活路径,把它加到 bestpath 中。

建模经典问题——旅行商问题图文 文档全文预览

建模经典问题——旅行商问题图文 文档全文预览
第7章 旅行商问题
目录第7章 旅行商问题1.问题概述2.求解算法2.1.下界和上界算法2.2.分支定界法2.3.动态规划法2.5.近似算法2.5.竞赛题
2
§7-1 问题概述一 、数学模型1.标准TSP旅行商问题(简称TSP ), 也称货郎担问题或 旅行推销员问题,是运筹学中一个著名的问题,其 一般提法为:有一个旅行商从城市1出发,需要到 城市2、3、 …、n 去推销货物,最后返回城市1,若 任意两个城市间的距离已知,则该旅行商应如何选 择其最佳行走路线?
18
TS 多面体研究中的一个重要问题就是寻找能导出Q” 最大面的不等式, Grotschel 等人发现了一类很重要的能导 出最大面的梳子不等式,并予以了证明。此外,还有其它 能导出最大面的不等式,如团树不等式等。可见, Q" 的最 大面极多,曾经计算过由梳子不等式所导出的最大面个数 如表7-1所示:表 7 - 1
27
对结点i的e(i)1, 边e(i)1 的一个结点为i, 另 一 个结点为j=dmi n_j(i,1), 若e(i)1 也是结点j 关联边 中最小的两条边之一,即i =dmin_j(j,1) 或 i=dmin_j(j,2 ), 则对边e(i)1 来说就不需要调整,否则 按以下方式调整:
8
从严格的数学意义而言,瓶颈TSP (简称BTSP )并没有降低问题的难度,也未能提供任何特殊的解决 办法。瓶颈TSP的数学模型与标准TSP类似,仅目标函 数不同:min Z=max{d,·xi|i,jeV}
由于目标函数为瓶颈值,故求得的最佳巡回路 线与标准TSP的往往截然不同。
16
称X为路线T的关联向量,其m=n(n-2)/2 个分量中,恰好 有个为1,其余的都为0。图有许多H amilt on回路,设为T₁.T₂.…T,, 对应的关联向 量记为X₁,X₂…X 。, 在m维空间Rm中,考虑这些向量生成的 凸包( convex hull) Q":

A星算法

A星算法

序:搜索区域假设有人想从A点移动到一墙之隔的B点,如下图,绿色的是起点A,红色是终点B,蓝色方块是中间的墙。

[图1]你首先注意到,搜索区域被我们划分成了方形网格。

像这样,简化搜索区域,是寻路的第一步。

这一方法把搜索区域简化成了一个二维数组。

数组的每一个元素是网格的一个方块,方块被标记为可通过的和不可通过的。

路径被描述为从A到B我们经过的方块的集合。

一旦路径被找到,我们的人就从一个方格的中心走向另一个,直到到达目的地。

这些中点被称为“节点”。

当你阅读其他的寻路资料时,你将经常会看到人们讨论节点。

为什么不把他们描述为方格呢?因为有可能你的路径被分割成其他不是方格的结构。

他们完全可以是矩形,六角形,或者其他任意形状。

节点能够被放置在形状的任意位置-可以在中心,或者沿着边界,或其他什么地方。

我们使用这种系统,无论如何,因为它是最简单的。

开始搜索正如我们处理上图网格的方法,一旦搜索区域被转化为容易处理的节点,下一步就是去引导一次找到最短路径的搜索。

在A*寻路算法中,我们通过从点A开始,检查相邻方格的方式,向外扩展直到找到目标。

我们做如下操作开始搜索:1,从点A开始,并且把它作为待处理点存入一个“开启列表”。

开启列表就像一张购物清单。

尽管现在列表里只有一个元素,但以后就会多起来。

你的路径可能会通过它包含的方格,也可能不会。

基本上,这是一个待检查方格的列表。

2,寻找起点周围所有可到达或者可通过的方格,跳过有墙,水,或其他无法通过地形的方格。

也把他们加入开启列表。

为所有这些方格保存点A作为“父方格”。

当我们想描述路径的时候,父方格的资料是十分重要的。

后面会解释它的具体用途。

3,从开启列表中删除点A,把它加入到一个“关闭列表”,列表中保存所有不需要再次检查的方格。

在这一点,你应该形成如图的结构。

在图中,暗绿色方格是你起始方格的中心。

它被用浅蓝色描边,以表示它被加入到关闭列表中了。

所有的相邻格现在都在开启列表中,它们被用浅绿色描边。

A星算法求解旅行商问题

A星算法求解旅行商问题

Astar算法求解旅行商问题一、问题描述一共有n个城市,某推销员从其中的一个城市A出发经过每个城市一次且仅一次后回到A,求代价最小的路径。

二、知识表示1、状态表示初始状态,目标状态。

初始状态:A(出发城市)目标状态:A,···((n-1)个城市),A2、算法描述(1)设城市结点的个数为n,获取开始结点,计算所有成员变量的值,将开始结点放入open表(open表用队列实现);(2)如果open表不为空,转(3),否则转(7);(3)将open表中的首元素放入close表,并将该首元素从open表中删除。

(4)获取已访问结点的个数num,如果num ≥n+1,则找到最佳路径,转(7);(5)如果num==n,还访问一个结点到达目标结点,设置初始结点的访问状态isVisited[0]的值为false,表示初始结点没有被访问,即可以回到出发点;(6)如果num<n,将从当前结点出发可访问的结点和open表中剩余的结点放入一个向量vector中,根据每个结点的fvalue值按升序排列,排列的结果按升序放入open表,转(2);(7)获取close表中的最后一个元素,打印最佳路径,相邻城市之间的距离,最短的距离值。

3、估价函数f(n)=g(n)+h(n) ,h(n)≤h*(n)。

g(n):从开始结点到当前结点n的实际距离,等于路径的权值的和。

h(n):假设城市结点n的深度为depth,城市的个数为city_num,(city_num-depth)表示从n到目标城市还需要的路径个数,min表示所有路径长度的最小值,则h(n)=min*(city_num-deep)表示从当前城市结点n到目标结点的路径长度的最小估计值,h(n)≤h*(n)显然对于任意的一个城市结点都成立。

三、算法实现主要的数据结构城市结点:depth表是从开始城市到当前城市,访问的城市个数,也可以称为深度;num 表示已访问的城市结点的个数;id_list是一个数组,表示从开始城市到当前城市的所有城市的编号的集合,编号的值从1开始;isVisited是一个布尔数组,记录当前城市结点到目标城市结点的访问状态,布尔值为false,表示可访问;fvalue表示从开始城市出发回到原点的估计值。

a星算法的例题

a星算法的例题

a星算法的例题含解答A* 算法是一种广泛用于图搜索和路径规划的算法。

它使用启发式评估函数来估计从起始节点到目标节点的代价,并在搜索过程中选择最优路径。

下面是一个简单的A* 算法的例子,以及对应的解答。

考虑一个简单的5x5 格子地图,其中S 表示起始点,G 表示目标点,# 表示障碍物,而数字表示每个方格的代价。

我们的目标是从起始点S 移动到目标点G,避开障碍物,并选择总代价最小的路径。

```地图:S 1 # 3 ## 2 # 4 ## # # G 5# # # 2 ## # # 1 #```在这个例子中,我们可以使用A* 算法找到从S 到G 的最优路径。

启发式函数可以使用曼哈顿距离,即从当前节点到目标节点的水平和垂直距离之和。

A* 算法的步骤:1. 初始化起始节点和目标节点,设置起始节点的代价为0。

2. 将起始节点加入开放列表(open list)。

3. 当开放列表不为空时,重复以下步骤:a. 从开放列表中选择代价最小的节点,作为当前节点。

b. 如果当前节点是目标节点,则找到了路径,结束搜索。

c. 将当前节点从开放列表中移除,并将其添加到封闭列表(closed list)。

d. 对当前节点的邻居节点进行遍历:-如果邻居节点不可通行或者在封闭列表中,忽略它。

-如果邻居节点不在开放列表中,将其添加到开放列表,并计算代价(代价= 当前节点的代价+ 从当前节点到邻居节点的代价)。

-如果邻居节点已经在开放列表中,并且新计算的代价更小,则更新邻居节点的代价。

在上面的例子中,我们可以通过A* 算法找到从S 到G 的最短路径。

具体步骤和代价计算需要在实际执行中进行,但希望这个简单的例子可以帮助理解A* 算法的基本思想。

求解旅行商问题的混合IDA星算法

求解旅行商问题的混合IDA星算法

求解旅行商问题的混合IDA星算法作者:王孝贵来源:《中国科技博览》2013年第19期摘要:旅行商问题是典型的NP完全问题,而且在实际生产生活中应用广泛。

求解旅行商问题的智能算法也有很多,但目前仍没有很好的算法求解组合优化问题。

本文提出一种混合IDA星算法,先使用混合粒子群优化算法在有限迭代内求出一个较优解,再通过此解构造IDA 星算法中的估值函数,求解旅行商问题。

通过实验分析,此方法达到了较好的效果,为解决旅行商问题提供了一种新思路。

关键词:旅行商问题;混合粒子群优化算法;IDA星算法旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一种典型的NP完全组合优化问题。

TSP问题可以描述为:一个旅行商人要拜访N个城市,每个城市只能拜访一次,最后要回到出发的城市,求出路程为所有路径之中的最小的路径。

TSP问题应用广泛,如焊接机器人焊点路径规划问题,水下清障机器人路径规划问题等都是TSP类问题。

TSP问题的主要求解方法有模拟退火算法、粒子群算法、启发式搜索法等。

这些算法各有优劣,目前仍没有一个算法具有很好的综合性能。

本文将用混合粒子群算法[2]求解结果构造IDA星算法中的估值函数来求解TSP问题。

1、粒子群算法粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法[1]的主要思想是先初始化为一群随机粒子,通过不断迭代找到最优解。

在每一次迭代中,粒子通过两个"极值"来更新自己。

一个极值是粒子本身当前所找到的最优解,叫做个体极值pBest。

另一个极值是群体目前找到的最优解,叫做群体极值gBest。

设D维粒子粒子i在t时刻的位置为Xi=(xi1,xi2,…,xiD),i=1,2,…,N,位置变化率为Vi=(vi1, vi2,…, viD),那么粒子i在t+1时刻的位置按如下公式进行更新:其中c1,c2取值为正常数;r1,r2为[0,1]之间的随机数;w称惯性因子。

人工智能 旅行商问题

人工智能 旅行商问题

问题描述:求解旅行商问题,给出如下城市表:A B C D EA 0 6 1 5 7B 6 0 6 4 3C 1 6 0 8 2D 5 4 8 0 5E 7 3 2 5 0请用A或者A Star算法找出一条旅行商由城市A出发,最后回到城市A的最短路线。

程序清单:travelling_salesman.h#include<iostream>using namespace std;const int maxVerticesNum=20;//城市数最大为20class graph//城市图类{public:graph();//构造函数void makeGraph(int st,int num);//初始化城市图,输入城市数,出发城市,存放权值的邻接矩阵int shortestPath(int start,int n);//求最短路径函数void pathOutput();//输出最短路径void copyPath(int a[],int b[]);//复制最短路径,暂存起来,求最短路径时要用到private:int verticsNum;//边数(存放城市数目)int startCity;//出发城市int vertics[maxVerticesNum];//该数组存放城市int edge[maxVerticesNum][maxVerticesNum];//存放权值的邻接矩阵int minpath[maxVerticesNum];//存放最短路径int termpath[maxVerticesNum];//用于暂时存放最短路径};graph::graph()//构造函数,初始化{for(int i=0;i<maxVerticesNum;i++){vertics[i]=i;minpath[i]=-1;termpath[i]=-1;for(int j=0;j<maxVerticesNum;j++)edge[i][j]=-1;}startCity=0;}void graph::makeGraph(int st,int num){verticsNum=num;startCity=st;cout<<"请输入城市间权值:"<<endl;for(int i=0;i<verticsNum;i++)for(int j=0;j<verticsNum;j++){if(i!=j){cout<<"城市"<<i+1<<"-->"<<"城市"<<j+1<<':';cin>>edge[i][j];}}}int graph:: shortestPath(int start,int n)//求最短路径函数{int min=0,m=0,path=0;//min用于记录最小路径值vertics[start]=-1;//把出发城市置为-1,表示把该城市从城市集中去掉if(n==0){vertics[start]=start;return edge[start][startCity];}else{int k=0;while(vertics[k]==-1) k++;min=edge[start][vertics[k]]+shortestPath(k,n-1);copyPath(minpath,termpath);//把到目前为止求得的最短路径暂存,以防在后面被覆盖path=k;for(k=0;k<verticsNum;k++){if(vertics[k]!=-1){copyPath(minpath,termpath);m=edge[start][vertics[k]]+shortestPath(k,n-1);//cout<<"n="<<n<<" "<<m<<endl;if(m<min)//如果m值比min还要小,则把m赋给min{min=m;path=k; //同时纪录路径}else//如果m值不比min小,则把暂存的最短路径复制copyPath(termpath,minpath);//到最短路径数组中,因为最短路径数组的内容已经被覆盖}}vertics[start]=start;//把出发城市从城市集中恢复,以防影响到后面的递归工作minpath[n]=path;//纪录最短路径return min;}}void graph:: pathOutput()//输出最短路径{cout<<"要求的最短路径为:";cout<<startCity+1<<"-->";for(int i=1;i<verticsNum;i++){cout<<minpath[verticsNum-i]+1<<"-->";}cout<<startCity+1<<endl;}void graph::copyPath(int a[],int b[]){for(int i=0;i<verticsNum;i++) b[i]=a[i];}travelling_salesman.c#include"travelling_salesman.h"#include<iostream>using namespace std;void main(){int cityNum,start_city;graph min_path;cout<<"请输入城市数目:";cin>>cityNum;cout<<"请输入出发的城市:";cin>>start_city;min_path.makeGraph(start_city-1,cityNum);int min=min_path.shortestPath(start_city-1,cityNum-1);min_path.pathOutput();cout<<"最小路径值为:"<<min<<endl;}运行结果:最短路径为:ACE DCA最小路径值为:15还有另一组解:ACE BDA最小路径值也为:15。

贪心算法求解TSP(旅行商问题)

贪心算法求解TSP(旅行商问题)
例如给定一个城市和城市间的距离集合,求经过所有城 市恰好一次的最短回路, 即;给定图G=(V,E,W),其中V为顶点集合,|V|=n ,E为边集合,W为边权函数,求集合{1,2,…n}的一个 排列使得下式最小。
解决思路:
借助矩阵把问题转化为矩阵中点的求解:
首先构造距离矩阵,任意节点到自身节点的距离为无穷大( 在这里我用100来表示无穷大),在第一行找到最小项a[1][j],
8)End while
特殊说明: 程序在访问最后一个节点钱,所访问的行中至少有1个允许访问的节 点,依次访问这些节点找到最小即可:在访问最后一个节点后,再 次访问,会返回k=0,即实现了访问源节点。所以,各个节点都被访 问,且访问路径为一简单回路。
实例演示:
例题: 以4个节点为例,演示算法运行过程(以100表示无大): 输入连接矩阵: 100 3 9 3 100 1 2 4
核心算法说明:
1)输入节点数n和连接矩阵a
2)定义行、列允许矩阵row[n]={1,…,1}、row[n]={1,…,1} 3)赋初值:s=0,i=0 4)While row[i]=1 5) 6) 7) j=0,m=a[i][0],k=0 找到第一个允许访问的节点a[i][j] 寻找a[i][j~n-1]中的最小元素
从而跳到第j行;再找到最小值a[j][k],从而跳到第k行进行查
找…… 然后构造各行允许数组row[n]={1,…,1},各列允许数组 colable[n]={0,1,…,1},其中1表示允许访问,即该节点未被访 问;0表示不允许访问,即该节点已被访问。如果该行或该列 不允许访问,则跳过该点访问下一节点。
最优子结构性质(n>=2):
设sn是此问题的最优解,那么可以把它分解为 sn=s2+sn-1; 假设存在s’n-1为n-1规模是的最优解,则 sn<s2+s’n-1, 而这与假设矛盾,所以可以得出旅行商问题具有最 优子结构性质。

A星算法八数码问题和SA算法模拟退火算法旅行商问题

A星算法八数码问题和SA算法模拟退火算法旅行商问题

A*算法&SA算法A*算法&SA算法 (1)A*算法 (1)【算法简介】 (1)【算法流程】 (1)【问题描述】 (1)【核心代码】 (2)【实验结果】 (2)【实验思考】 (6)SA算法 (7)【算法简介】 (7)【算法流程】 (7)【问题描述】 (7)【核心代码】 (7)【实验结果】 (8)【实验思考】 (9)附录 (10)【A*算法解决八数码问题代码】 (10)【SA算法解决旅行商问题代码】 (23)A*算法【算法简介】A*搜索算法是对A搜索算法的改进,从而不仅能得到目标解,而且还一定能找到最优解。

当然是问题有节的前提下。

定义最优估价函数f*(n)=g*(n)+h*(n)。

其中n为状态空间图中的一个状态,g*(n)为起点到n状态的最短路径代价值,h*(n)为n状态到目的状态的最短路径的代价值。

这样f*(n)就是从起点出发通过n状态而到达目的状态的最佳路径的总代价。

A*搜索中用个个个g(n)和h(n)作为g*(n)和h*(n)的估计,使其尽量接近,从而提高效率。

【算法流程】•初始化open、closed链表•判断此问题是否有解:无解,则打印信息退出;有解,则继续•Repeatopen表为空→查找失败open表不空,从open表中拿出f min(记为Bestnode)放入closed表若Bestnode是目标结点→成功求解break若Bestnode不是目标结点,产生它的后继→succeed链表对每个后继,Repeat建立此结点到Bestnode的parent指针结点在open表中,将open表中结点加入Bestnode后继结点链,若此结点g值小于open表中结点g值,open表中结点改变parent指针,并删除此点结点在closed表中,将closed表中结点加入Bestnode后继结点链,若此结点g值小于closed表中结点g值,closed表中结点改变parent指针,closed表中结点重新加入open表中,并删除此点open表和closed表中均无此点,将此点加入Bestnode后继结点链,并按一定规则的加入到open表中【问题描述】在一个3*3的方棋盘上放着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码各占一格,且有一个空格。

数学建模经典问题——旅行商问题

数学建模经典问题——旅行商问题
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早在1954年,Dantzig等人就曾提出过 一种方法(非多项式算法),并且求出了一个42城 市的TSP最优解。到了1960年代,不少人用分支定 界法解决了许多有几十个城市的TSP。还有人提出 了一些近似方法,也解决了许多有几十个城市甚至 上百个城市的TSP(有时找到的仅是近似解)。更 值得注意的是,从1970年代中期开始,Grotschel 与Padberg等人深入研究了TS多面体的最大面 (facet),并从所得结果出发获得了一种解TSP的 新算法,可以解决一些有100多个城市的TSP,且都 在不长的时间内找到了最优解。
iS jS
xij 0, 1
i V j V S V , 2 S n 1
(7 1) (7 2) (7 3)
模型中,为集合中所含图的顶点数。约束
(7-1)和(7-2)意味着对每个点而言,仅有一条边
进和一条边出;约束(7-3)则保证了没有任何子回路
解的产生。于是,满足约束(7-1)、(7-2)和(7
边集,各顶点间的距离dij已知。设
xij

1 , 0,
若i, j 在回路路径上
其他
则经典的TSP可写为如下的数学规划模型:
nn
min Z
dij xij
i 1 j 1
n

xij 1,
j 1
n
s.t
i1
xij
1,
xij S 1,
TSP有着明显的实际意义,如,邮局里负责到各 信箱开箱取信的邮递员,以及去各分局送邮件的汽车等,都 会遇到类似的问题。有趣的是,还有一些问题表面上看似乎 与TSP无关,而实质上却可以归结为TSP来求解。已经证明, TSP是个NP难题,除非P = NP,否则不存在有效算法。

旅行商问题(TSP)

旅行商问题(TSP)

表示连接两城市的路,边上的权W(e)表示距
离(或时间或费用)。于是旅行推销员问题就
成为在加权图中寻找一条经过每个顶点正好一
次的最短圈的问题,即求最佳Hamilton 圈的
问题。
基本概念
•: 1) 哈米尔顿路径(H路径): 经过图G每个顶点正好一次的路径; 2) 哈米尔顿圈(H圈);经过G的每个顶点正好一次的圈; 3) 哈米尔顿图(H图): 4) 最佳H圈: 含H圈的图。
引 例
公路边的数字为该路段的公里数.
引 例
2. 问题分析 本题给出了某县的公路网络图,要求在不同的条件下, 灾情巡视的最佳分组方案和路线. 将每个乡(镇)或村看作一个图的顶点,各乡镇、村之 间的公路看作此图对应顶点间的边,各条公路的长度(或 行驶时间)看作对应边上的权,所给公路网就转化为加权 图,问题就转化为图论中一类称之为旅行推销员问题, 即在给定的加权网络图中寻找从给定点O出发,行遍所有
参考书: 1.龚劬 《图论与网络最优化算法》 重庆大学出版社,2009 2.西北工业大学数学建模指导委员会 《数学建模简明教程》 高等教育出版社
主讲:重庆大学 龚 劬
主要内容
引 例 基本概念 TSP模型的应用 算法简介 最佳灾情巡视路线的模型 的建立与求解
引 例
•:
1. 98年全国大学生数学建模竞赛B题“最佳灾 情巡视路线”中的前两个问题: 今年(1998年)夏天某县遭受水灾. 为考察灾情、
对角线完全算法
定理 设D’是图G的距离矩阵D的简化矩阵,则D’对应 的图G’的最佳(有向)H圈也是原图G的最佳(有向) H圈。G’只是边权与G不同,去掉权之后完全一样。因 此当简化矩阵中的零元素构成H圈时,该H圈也是原问 题的最佳H圈。
罚数: 在图G的距离矩阵的简化矩阵D’中,第i行的最 小元素与次小元素之差称为第i行的罚数,记为P(i)。 第j列的最小元素与次小元素之差称为第j列的罚数, 记为P’(j),某行(或列)的罚数即是若H圈不选择该 行(或列)的最小元素会使其权增加的最小值。

算法报告旅行商问题模板

算法报告旅行商问题模板

算法报告旅行商问题模板《算法设计与课程设计》题目: TSP问题多种算法策略班级:计算机技术14学号:姓名:指导老师:完成日期:成绩:旅行商问题的求解方法摘要旅行商问题(TSP 问题)时是指旅行家要旅行n 个城市然后回到出发城市,要求各个城市经历且仅经历一次,并要求所走的路程最短。

该问题又称为货郎担问题、邮递员问题、售货员问题,是图问题中最广为人知的问题。

本文主要介绍用动态规划法、贪心法、回溯法和深度优先搜索策略求解TSP 问题,其中重点讨论动态规划法和贪心法,并给出相应求解程序。

关键字:旅行商问题;动态规划法;贪心法;回溯法;深度优先搜索策略 1引言旅行商问题(TSP)是组合优化问题中典型的NP-完全问题,是许多领域内复杂工程优化问题的抽象形式。

研究TSP 的求解方法对解决复杂工程优化问题具有重要的参考价值。

关于TSP 的完全有效的算法目前尚未找到,这促使人们长期以来不断地探索并积累了大量的算法。

归纳起来,目前主要算法可分成传统优化算法和现代优化算法。

在传统优化算法中又可分为:最优解算法和近似方法。

最优解算法虽然可以得到精确解,但计算时间无法忍受,因此就产生了各种近似方法,这些近似算法虽然可以较快地求得接近最优解的可行解,但其接近最优解的程度不能令人满意。

但限于所学知识和时间限制,本文重点只讨论传统优化算法中的动态规划法、贪心法、回溯法和深度优先搜索策略。

2正文2.1动态规划法2.1.1动态规划法的设计思想动态规划法将待求解问题分解成若干个相互重叠的子问题,每个子问题对应决策过程的一个阶段,一般来说,子问题的重叠关系表现在对给定问题求解的递推关系(也就是动态规划函数)中,将子问题的解求解一次并填入表中,当需要再次求解此子问题时,可以通过查表获得该子问题的解而不用再次求解,从而避免了大量重复计算。

2.1.2 TSP 问题的动态规划函数假设从顶点i 出发,令'(,)d i V 表示从顶点i 出发经过'V 中各个顶点一次且仅一次,最后回到出发点i 的最短路径长度,开始时,{}'V V i =-,于是,TSP 问题的动态规划函数为:{}{}{}''(,)min (,)()(,)()ik ki d i V c d k V k k V d k c k i =+-∈=≠2.1.3算法分析(1)for (i=1; i<="">d[i][0]=c[i][0];(2)for (j=1; j< n-12 -1; j++)for (i=1; i<="">if (子集V[j]中不包含i)对V[j]中的每个元素k ,计算V[m] == V[j]-k;d[i][j]=min(c[i][k]+d[k][m]);(3)对V[n-12 -1]中的每一个元素k ,计算V[m] == V[n-12-1]-k; d[0][ n-12 -1]=min(c[0][k]+d[k][m]);(4)输出最短路径长度d[0][ n-12 -1];2.1.4时间复杂性T()(2)n n O n =?动态规划法求解TSP 问题,把原来的时间复杂性是O(n!)的排列问题,转化为组合问题,从而降低了算法的时间复杂性,但它仍需要指数时间。

旅行商问题”的A算法实现

旅行商问题”的A算法实现

改原则是"抄f(x)值小的路走"; (2) 对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中,并对OPEN表按f(x)值升序排 序,转步2。 下面为A*算法的伪代码: AStar () {
Open = [起始节点]; Closed = []; while (Open表非空) { 从Open中取得一个节点X,并从OPEN表中删除; if (X是目标节点) { 求得路径PATH;返回路径PATH; } for (每一个X的子节点Y) { if (Y不在OPEN表和CLOSE表中) { 求Y的估价值; 并将Y插入OPEN表中; } //还没有排序 else if (Y在OPEN表中) { if (Y的估价值小于OPEN表的估价值) { 更新OPEN表中的估价值;
} else {
将Y插入OPEN表中; } } else //Y在CLOSE表中 { if (Y的估价值小于CLOSE表的估价值) { 更新CLOSE表中的估价值; 从CLOSE表中移出节点,并放入OPEN表中; } else { 将Y插入OPEN表中; } } }//end for
பைடு நூலகம்
将X节点插入CLOSE表中; 按照估价值将OPEN表中的节点排序; }//end while }//end func 三、测试用例 1、用两个城市测试,如下图:
经过运行后找到最佳路径如下图所示:
2、用四个城市测试,如下图:
经过运行后找到最佳路径如下图所示:
3、用五个城市测试,如下图:
经过运行后找到最佳路径如下图所示:
从以上三个例子我们可以看出,本程序正确无误。 四、 心得体会 1. 通过本实验,我深该地掌握了A*算法,弄清A算法与A*算法的区别与联系,弄清了启 发式算法较之盲目搜索算的优点。 2. 懂得算法不等于就能够写出算法对应的程序。算法是思想,要想把思想转化为程序, 不仅要求对算法能够深刻地理解,还要能够把算法抽象成程序能如表示的方法(如设计相 应的数据结构)。因此,实现算法,既是对算法理解加深的过程,又是提高程序设计能力 的过程。 五、源程序 本程序使用MFC7.0编写,项目名为TravelerField。所有源代码位于同文件夹的 TravelerField项目中。 ??

动态规划解决旅行商问题附代码.docx

动态规划解决旅行商问题附代码.docx

1.问题基本描述:求一个旅行商经过N个城市最后回到出发点的最短路径.即,在一个无向带权图的邻接矩阵中,求一个最短环包括所有顶点.2.解法:1)动态规划:假设从顶点i出发,令d(i,V’)表示从顶点i出发经过V’中各个顶点一次且仅一次,最后回到出发点i的最短路径的长度,开始时,V’=V-{i},于是,旅行商问题的动态规划函数为:d(i,V’) = min{c ik + d(k,V’-{k})} (k∈V’) 1)d(k,{}) = c ki (k ≠ i)2)简单来说,就是用递归表达:从出发点0到1号点,假设1是第一个,则剩下的路程就是从1经过剩下的点最后回到0点的最短路径. 所以当V’为空的时候, d(k,{}) = c ki (k ≠ i), 找的是最后一个点到0点的距离.递归求解1之后,再继续求V’之中剩下的点,最后找出min.如果按照这个思想直接做,对于每一个i都要递归剩下的V中所有的点,所以这样的时间复杂度就近似于N!,其中有很多重复的工作.可以从小的集合到大的集合算,并存入一个二维数组,这样当加入一个节点时,就可以用到之前的结果,如四个点的情况:动态填表:表中元素代表第i个节点经过V集合中的点最后到0点的最短值.如果有多个值,取其中最小的一个.这样一共循环(2^(N-1)-1)*(N-1)次,就把时间复杂度缩小到O(N*2)的级别.核心伪代码如下:{for (i =1;i<n;i++) //初始化第0列d[i][0]=c[i][0];for( j=1;j<2^(N-1)-1;j++)for(i=1 ; i<n ;i++){if(子集Vj中不包含i){对Vj中的每个元素k,计算d[i][Vj] = min{c[i][k] + d[k][{Vj-k}] | 每一个k∈Vj};}}对V[2^(n-1)-1]中的每个元素k,计算:d[0][2^(n-1)-1] = min{c[0][k] + d[k][2^(n-1)-2]};输出最短路径:d[0][2^(n-1)-1];}。

人工智能(A星算法)及人工智能(部分习题答案)

人工智能(A星算法)及人工智能(部分习题答案)

A*算法实验报告实验目的1.熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程2. 学会利用A*算法求解N数码难题3. 理解求解流程和搜索顺序实验原理A*算法是一种有序搜索算法,其特点在于对估价函数的定义上。

对于一般的有序搜索,总是选择f值最小的节点作为扩展节点。

因此,f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的,所以,可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量:从起始节点到节点n的代价以及从节点n到达目标节点的代价。

实验条件1.Window NT/xp/7及以上的操作系统2.内存在512M以上3.CPU在奔腾II以上实验内容1.分别以8数码和15数码为例实际求解A*算法2.画出A*算法求解框图3.分析估价函数对搜索算法的影响4.分析A*算法的特点实验分析1. A*算法基本步骤1)生成一个只包含开始节点n0的搜索图G,把n放在一个叫OPEN的列表上。

2)生成一个列表CLOSED,它的初始值为空。

3)如果OPEN表为空,则失败退出。

4)选择OPEN上的第一个节点,把它从OPEN中移入CLPSED,称该节点为n。

5)如果n是目标节点,顺着G中,从n到n的指针找到一条路径,获得解决方案,成功退出(该指针定义了一个搜索树,在第7步建立)。

6)扩展节点n,生成其后继结点集M,在G中,n的祖先不能在M中。

在G中安置M的成员,使他们成为n的后继。

7)从M的每一个不在G中的成员建立一个指向n的指针(例如,既不在OPEN中,的这些成员加到OPEN中。

对M的每一个已在OPEN中或也不在CLOSED中)。

把M1CLOSED中的成员m,如果到目前为止找到的到达m的最好路径通过n,就把它的指针指向n。

对已在CLOSED中的M的每一个成员,重定向它在G中的每一个后继,以使它们顺着到目前为止发现的最好路径指向它们的祖先。

8)按递增f*值,重排OPEN(相同最小f*值可根据搜索树中的最深节点来解决)。

9)返回第3步。

在第7步中,如果搜索过程发现一条路径到达一个节点的代价比现存的路径代价低,就要重定向指向该节点的指针。

旅行商问题

旅行商问题
行(Tour),此种问题属于NP完全问题,所以旅行商问题大多集中在启发 式解法。 Bodin(1983)等人将旅行推销员问题的启发式解法分成三种:
1、途程建构法(TourConstructionProcedures)
从距离矩阵中产生一个近似最佳解的途径,有以下几种解法:
获得最优路径的贪心法应一条边一条边地构造这棵树。根据某种量度来选择将要计入的下一条边。最简单的 量度标准是选择使得迄今为止计入的那些边的成本的和有最小增量的那条边。
应用
旅行商问题具有重要的实际意义和工程背景。它一开始是为交通运输而提出的,比如飞机航线安排、送邮件、 快递服务、设计校车行进路线等等。实际上其应用范围扩展到了许多其他领域.下面举几个实例。
采用FIFO分支限界法,分支限界法是在生成当前E-结点全部儿子之后再生成其它活结点的儿子,且用限界函 数帮助避免生成不包含答案结点子树的状态空间的检索方法。在总的原则下,根据对状态空间树中结点检索的次 序的不同又将分支限界设计策路分为数种不同的检索方法。在求解旅行商问题时,程序中采用FIFO检索(First In First Out),它的活结点表采用一张先进先出表(即队列)。可以看出,分支限界法在两个方面加速了算法 的搜索速度,一是选择要扩展的节点时,总是选择选择一个最小成本的结点,尽可能早的进入最有可能成为最优 解的分支;二是扩展节点的过程中,舍弃导致不可行解或导致非最优解的子结点。
研究历史
最早的旅行商问题的数学规划是由Dantzig(1959)等人提出,并且是在最优化领域中进行了深入研究。许 多优化方法都用它作为一个测试基准。尽管问题在计算上很困难,但已经有了大量的启发式算法和精确方法来求 解数量上万的实例,并且能将误差控制在1%内。
TSP的研究历史很久,最早的描述是1759年欧拉研究的骑士环游问题,即对于国际象棋棋盘中的64个方格, 走访64个方格一次且仅一次,并且最终返回到起始点。1954年,Geo~eDanzig等人用线性规划的方法取得了旅行 商问题的历史性的突破——解决了美国49个城市的巡回问题。这就是割平面法,这种方法在整数规划问题上也广 泛应用。后来还提出了一种方法叫做分枝限界法,所谓限界,就是求出问题解的上、下界,通过当前得到的限界 值排除一些次优解,为最终获得最优解提示方向。每次搜索下界最小的分枝,可以减小计算量。
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int size = str_arr.length; int[] int_arr = new int[size];
for(int i = 0; i < size; i ++){ int_arr[i] = Integer.valueOf(str_arr[i]);
}
return int_arr; }
//获取所有路径中最短的路径 private int get_min_distance(){
==
JFileChooser.SELECTED_FILE_CHANGED_PROPERTY) {//选择单个文件
try {
File file = (File) arg0.getNewValue();//获取属性的新值,转换为
文件对象
//------------------------------------
//将 open 表的首元素放入 close 表 City head_elem = open.queueOut(); close.add(head_elem); //如果当前结点是目标结点 if(head_elem.num >= city_num+1){
break; } if(head_elem.num == city_num){
public City(int city_num){ id_list = new int[city_num + 1]; isVisited = new boolean[city_num];
} }
//主类 public class TspAStar {
private int city_num = 0; private int[][] city_distance = null; private int min_distance = 0;
//获取 hvalue public int get_hvalue(int depth){
return (city_num - depth)*min_distance; }
//A*算法
public City AStar(int start){ int i, j;
//队列,队列中的元素按升序排列,用队列表示 open 表 MyQueue<City> open = new MyQueue<City>(city_num); //向量,用向量表示 close 表 Vector<City> close = new Vector<City>(); //初始的城市结点 City city = new City(city_num); city.id_list[city.num ++] = start; city.isVisited[start - 1] = true;//如果城市编号为 1,在数组的位置为 0 city.fvalue = get_gvalue(city) + get_hvalue(city.depth); //将开始结点放入 open 表 open.queueIn(city); //如果 open 表不为空 while(!open.isEmpty()){
2、用户界面
3、运行结果
通过验证,运行结果和期望值一致。
由于每个城市结点需要保存之前的路径,因此增加了空间复杂度。
五、程序 一共有三个类,City,TspAStar,MyQueue,City 是 TspAStar 的内部类。 1、City 和 TspAStar package .tspByHdy;
import javax.swing.JFileChooser; import javax.swing.JOptionPane;
//城市结点类,表示访问到中间某个城市的状态 class City{
int depth = 0;//当前深度 int[] id_list = null;//已经访问的城市的编号 int num = 0;//已经访问的城市的个数 boolean[] isVisited = null;//城市结点访问标志 int fvalue = 0; //估计值
城市之间的距离:通过 n*n 矩阵 city_distance 表示,其中 n 表示城市的个数。编号为 k 的城市到各个城市之间的距离可以从第(k-1)行获取。
open 表:用队列表示,城市结点进入队列之前需要根据估计值 fvalue 按升序排列。
close 表:用向量表示。 搜索图:搜索图通过 open 表构建,将路径的编号保存在一个数组 id_list 中。 四、实验结果和分析 1、输入数据 第一行的数值 8 表示城市结点的个数,后面是一个 8*8 的数组,数组的值表示城市之 间的距离。任何一个结点到自身的距离是 0,数组中的第 0 行表示第 1 个城市到各个城市 之间的距离,其他的可类推。
JOptionPane.showMessageDialog(null, "文件读取异常,检查文件内容是否全为数字!");
} } } }); fc.showOpenDialog(null);//弹出"打开文件"对话框
//将字符串形式的整数构成的数组转换为整数数组 private int[] transfer(String[] str_arr){
//获取输入源,输入源为选取的文件
fc.addPropertyChangeListener(new PropertyChangeListener() {//注册监听器
public void propertyChange(PropertyChangeEvent arg0) {//属性改变事件
if
(arg0.getPropertyName()
பைடு நூலகம்
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
InputStreamReader ir = new InputStreamReader(fi);
BufferedReader br = new BufferedReader(ir);
//------------------------------------
} return min; }
//获取 gvalue public int get_gvalue(City city){
int gvalue = 0; for(int i = 1; i < city.num; i ++){
gvalue += city_distance[city.id_list[i]-1][city.id_list[i-1]-1]; } return gvalue; }
import java.beans.PropertyChangeEvent; import java.beans.PropertyChangeListener; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileWriter; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.util.Vector;
city_num = Integer.parseInt(br.readLine().trim());//读取城市的个数
city_distance = new int[city_num][city_num];//城市之间的距离
框 }
//读取城市之间的距离,保存在 city_distance String str_line = null; for (int i = 0; i < city_num; i++) {
三、算法实现 主要的数据结构
城市结点:depth 表是从开始城市到当前城市,访问的城市个数,也可以称为深度; num 表示已访问的城市结点的个数; id_list 是一个数组,表示从开始城市到当前城市的所 有城市的编号的集合,编号的值从 1 开始;isVisited 是一个布尔数组,记录当前城市结点 到目标城市结点的访问状态,布尔值为 false,表示可访问;fvalue 表示从开始城市出发回 到原点的估计值。
str_line = br.readLine(); city_distance[i] = transfer(str_line.split(" ")); } fi.close(); ir.close(); br.close(); } catch (Exception ep) {//如果文件的内容不是全为数字,则弹出对话
Astar 算法求解旅行商问题
一、问题描述 一共有 n 个城市,某推销员从其中的一个城市 A 出发经过每个城市一次且仅一次后回
到 A,求代价最小的路径。
二、知识表示 1、状态表示
初始状态,目标状态。 初始状态:A(出发城市) 目标状态:A,···((n-1)个城市),A 2、算法描述 (1)设城市结点的个数为 n,获取开始结点,计算所有成员变量的值,将开始结点放 入 open 表(open 表用队列实现); (2)如果 open 表不为空,转(3),否则转(7); (3)将 open 表中的首元素放入 close 表,并将该首元素从 open 表中删除。 (4)获取已访问结点的个数 num,如果 num ≥ n+1,则找到最佳路径,转(7); (5)如果 num==n,还访问一个结点到达目标结点,设置初始结点的访问状态 isVisited[0]的值为 false,表示初始结点没有被访问,即可以回到出发点; (6)如果 num<n,将从当前结点出发可访问的结点和 open 表中剩余的结点放入一个 向量 vector 中,根据每个结点的 fvalue 值按升序排列,排列的结果按升序放入 open 表,转 (2); (7)获取 close 表中的最后一个元素,打印最佳路径,相邻城市之间的距离,最短的 距离值。 3、估价函数 f(n)=g(n)+h(n) ,h(n)≤h*(n)。 g(n):从开始结点到当前结点 n 的实际距离,等于路径的权值的和。 h(n):假设城市结点 n 的深度为 depth,城市的个数为 city_num,(city_num-depth)表示 从 n 到目标城市还需要的路径个数,min 表示所有路径长度的最小值,则 h(n) =min*(city_num-deep)表示从当前城市结点 n 到目标结点的路径长度的最小估计值,h(n) ≤h*(n)显然对于任意的一个城市结点都成立。
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