traveling-salesman

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    通過嘗試所有可能性,可以在O(n!)中計算給定字符串的所有字符串置換。 現在,看看旅行商問題,我們可以通過嘗試所有城市排列來解決它。假設我們有城市A,B和C. 假設我們從城市A開始。通過計算BC字符串的所有排列,我們得到ABC ACB,然後我們只求和(在多項式時間內,AB,CB和CA之間的距離爲第一種情況...) 因此,這不是所有字符串排列的旅行商問題的減少,並不是一個NP完整的問題?

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    給定一個有向圖,訪問圖的每個頂點的算法只有一次。這與哈密爾頓循環不同,因爲我不需要在同一個頂點開始和結束的路徑。 回溯算法 想到的一種算法,是回溯,實現並採用遞歸,在此,每一個步驟,您探索所有可能的連接/路徑,並保持一個布爾訪問陣列,以確保沒有頂點訪問不止一次。當向後追溯時,這個布爾值將被設置爲false(回溯中的基本步驟)。基本情況是比較訪問頂點的數量,並查看它與圖中的節點數相匹配,在這種情況下

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    我已編程的TSP求解器遺傳算法,但我必須解決這個問題11000個城市。在瀏覽器中它變得非常慢並且掛起。 如何運行JavaScript的最快的方法? 也許在Mac的終端或與亞馬遜EC2服務器上,或者用火力點雲功能的node.js node.js的? 非常感謝

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    我可以命名的問題,因爲「多旅行商問題與共同節點」之旅。我有一羣來自城市不同地點的人。他們想要計劃參觀特定商店。我怎麼解決這個問題?我如何建模問題以使用元啓發式算法,如GA或ACO?

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    我經歷過去的試卷,我想了解以下問題: 假設你有N個城市。從每個城市到其他任何城市都是可能的。假設你有一個表格形式的城市之間的距離的完整信息。城市號碼k與城市號碼l之間的距離由d(k,l)給出;例如,從第三城市到第九城市的距離由d(3,9)給出。請注意,d(k,l)= d(l,k)。 旅行商需要訪問所有N個城市,並希望找到連接所有城市的最短路線。使用遺傳算法來解決這個問題。 問題:爲這個問題定義一個

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    傳統上,旅行推銷員問題與從城市到城市的距離從其起源一起工作。如果你可以忽略通過城市的旅行成本,而不是城市之間的旅行成本,那麼這種方法非常好。所以問題是,當通過一個城市的旅行費用不能被忽略時,如何找到最短的路線? 更好地解釋問題的最簡單的方法是採用貪心算法,例如最近鄰居從A開始,他先去B然後有2個選擇,一個去C去5成本,一去D去6成本。起初,C看起來像更便宜的選擇,但通過城市旅行去B需要3成本,並穿

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    我目前正在研究調度pub-crawling的算法(雖然它可以更通用)。 這就是所謂: 有一定數量的團隊和酒吧,團隊 從未超過酒吧 隊必須訪問所有的酒吧 隊不能量的量在同一個酒吧 整個過程是暫時的;團隊在Pub-crawl的開始和結束時間之間的相同離散時間間隔內位於酒吧中。 我在想旅行商問題和一些名冊計劃之間的混合,但現在我試圖用蠻力來實現它,因爲我無法計算如何實現提到的混合。我希望得到的結果看起來

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    一些上下文: 我具有執行一些計算集約(在車輛路徑問題變異一些分支定界算法)一個C++方法。因此效率在這個規範中是最重要的。 當我測試不同的技巧以達到最佳速度時,我最終實現了一個類StatGatherer,該類在給定的算法運行期間收集信息(即:找到了多少條可行路徑,有多少條有界,有多少條被發現是不可行的。 ..)。代碼如下所示: void doStuff(const shared_ptr<StatG

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    我需要在320個位置之間獲得實際距離矩陣(考慮船上道路)。我有關於他們的地理座標的信息。 我想使用谷歌距離矩陣Api,但有限制使我的任務不可能,或者如果我在小塊上劃分矩陣需要很長時間。 我在想OSRM和我自己的路由服務器,但它需要很多努力。 您如何看待Google?有任何OSRM經驗。或者,也許你可以推薦別的東西。

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    我正在爲旅行推銷員問題構建超啓發式框架。 我目前從成本矩陣,它看起來像下面的工作(原諒PHP語法): ("New York") => array(0, 2451, 713), ("Los Angeles") => array(2451, 0, 1745), ("Chicago") => array(713, 1745, 0), 這是相當不言自明的,從紐約到洛杉磯的2451的距離,紐約到芝加