traveling-salesman

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    우리는 A, B, C, D, E, F, G의 7 개 도시가 주어졌고 어떤 비용이 'x'인 시작 상태 ABCDEFGA가 있다고 가정합니다. 이 노드의 자식들은 어떻게 될 것입니까 .2 등산 알고리즘의 두 번째 반복은 어떻게 진행될 것입니까? 시작 상태 인 노드 ABCDEFGA에 6 개의 자식이 있습니까? 의는 두 번째 반복은 ACBDEFGA, ADCBEFGA

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    나는 나의 고객을 방문하기위한 일일 경로를 계산하는 응용 프로그램을 만들려고합니다. 지금까지 유전자 알고리즘을 사용하여 전체 방법 을 해결할 수 있습니다. 하지만 거리에 따라 솔루션을 제한해야합니다. 필자가 어떤 시점에서 솔루션 경로를 "자르면"잘못된 솔루션이됩니다. 이 인스턴스에 대한 특별한 알고리즘이 있습니까? 나는 운을 찾지 만 하나는 맞으려고 노력하

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    그림 1 (첫 번째 이미지)과 같은 그래프가 있고 빨간색 노드를 연결하여주기를 원하지만 순환은 해밀턴이 아니어야합니다 그림 2과 그림 3 (마지막 두 이미지)과 같습니다. 이 문제는 노드를 두 번 방문 할 수 있기 때문에 TSP보다 훨씬 큰 검색 공간을 가지고 있습니다. TSP와 마찬가지로 큰 그래프에서 모든 조합을 평가하는 것은 불가능하며 경험적으로 시도

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    C99에서 여행 세일즈맨 문제에 대해 깊이 우선 검색 알고리즘을 구현하려고하지만 예기치 않은 세그먼트 오류가 발생합니다. 나는 대칭 경로가있는 영국의 장소에 (대략) 대응하는 작은 일련의 노드를 가지고 있습니다. 이 문제는 초기에 노드 newNode()에서 발생합니다. 여기서 새 노드를 만들고 초기 상태를 설정합니다. 여기에는 연결된 노드를 지정하는 노드의

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    MST를 사용하여 TSP에 대해 가장 최적의 (또는 최적에 가까운) 상한을 찾는 가장 효과적인 방법이 무엇인지 궁금합니다. 속도를 위해 알고리즘을 최적화하려고하지만 MST를 찾은 후 알고리즘 적으로 "양호한"경계를 계산하는 데 문제가 있습니다. 베이스 바운드는 2 x MST length이 될 것입니다. 그러나 이것이 우리가 할 수있는 최선의 방법은 아닙니다

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    TSP (Traveling Salesman Problem) 정의 중 하나는 다음과 같습니다. 삼각형 부등식이 유지되는 가중치 완전 무향 그래프에서 최소 총 무게의 해밀턴 경로를 반환합니다. 제 경우에는 해밀턴 경로를 원하지 않습니다. 두 개의 잘 알려진 꼭지점 사이의 경로가 필요합니다. 따라서 공식은 다음과 같습니다. triangle inequality가

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    완벽한 완벽한 솔루션을 갖춘 완전한 그래프에서 유클리드 TSP 문제 (여러 포인트 중에서 가장 짧은 경로)를 찾고 있습니다. 누구든지 그런 예가 있었습니까? 아니면 생성 된 것보다 더 짧은 경로가 없을 것 같은 인스턴스를 생성하는 간단한 알고리즘이 있습니까?

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    비용 함수는 TSP에서 어떻게 작동합니까? 나는 거리가 100 인 투어를 가지고 있는데 투어를 약간 변경하여 원본을 4 번 변경하고 이제는 50의 거리를 가지고 있다고 가정 해 보겠습니다. 비용 함수는 4를줍니다. 변화의; 또는 거리 변화 때문에 50? 아니면 뭔가를 놓친 것일 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.

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    Consider the following matrix/array that contains the distances between 4 cities: 0 1 2 3 1 0 4 5 2 4 0 6 3 5 6 0 Each row/column pair (i,j) represents the distance between city i and city j.

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    이것은 Bing Maps API 또는 Google Maps API를 사용 중입니다. 문제점 : 그날 회의가 1 회 이상 있고 수영장에서 방문 선택을 할 수있는 영업 사원을위한 경로를 만들려고합니다. 영업 사원이 고객 회의에서 1 회의 미팅을 가졌음을 의미하고 일부 리드에 의해 중단되기를 원하지만 그 회의 시간 전후로 중단하고 싶다는 의미입니다. 서비스가이