traveling-salesman

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我希望已經有一個直接的算法作爲解決方案，但不確定這種類型的問題被調用，因此在哪裏尋找解決方案。它在某些方面類似於旅行商問題，但我認爲它應該更簡單。問題的主要區別在於城市之間有有限的連接（每個城市3到6個）。路徑不需要返回到起始，只是它只訪問一個城市。此外，連接的長度都是相同的，所以完整路徑長度將始終相同（不是最短距離問題）。有84個引用，因此最後的路徑總是87個單位長。基本上我正在尋找任何

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JAVA遺傳算法初始化

我正在嘗試使用TSP遺傳算法。我是GA新手，並且已經閱讀了大量有關它的文檔。我知道它需要創建初始化，然後找出每個人的適應性，然後進行變異等等。但是，我對JAVA編程非常陌生。我不知道如何創建初始化（初始化所有人口到所有有效的遊覽而不重複）。 P.s.一些資源代碼和在線教程對我來說太困難了。這就是我到目前爲止。請指出我需要什麼，以及我做錯了什麼，還有什麼我需要添加代碼。 private void

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即使跳過幾個城市，TSP的最佳解決方案是否仍然保持最佳狀態？

假設我知道100城市標準旅行推銷員問題的全局最優解。現在，讓我們說推銷員想跳過5個城市。 TSP是否需要重新解決？通過從以前的最佳解決方案中簡單地刪除這些城市而獲得的城市序列是否將成爲新的95城市TSP的全局最優？

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如何優化超過10個地址使用谷歌地圖api v3

所以，這將是非常簡單的問題。我有助手類的功能，以獲取優化（或不）使用地圖API的路線。 public static JObject CalcRoute(string origin, string destination, string[] waypoints) { var requestUrl = string.Format("https://maps.googleapis

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解決旅行推銷員一旦你知道最短路線的距離

我想解決TSP (Travelling Salesman Problem)，但不是以傳統的方式。我正在執行這些步驟。 1）首先，我改變TSP到真/假問題。現在這個問題的定義是：「所有城市的總路程是否小於或等於k？假設我有一個算法TSP_tf(k)來解決它。 2）然後我查詢的最小ķ。這是，我搜索「哪個是最短路線的距離」。一個有效的算法來解決它將與二分搜索。我從k=1開始，我打電話TSP_tf(

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最優和有效的方法來解決多旅行推銷員的一個非常簡單的變種

我有兩個nx2矩陣的雙打，A & B包含x和y座標在每一行。我必須將A中的一個點與B中的一個點進行配對，以便根據歐式距離啓發式含義以最佳方式完成，假設A包含人員初始位置並且B包含寶藏位置。每個代理商都希望到達最近的寶藏，因爲所有的寶藏都是平等的。這與多TSP稍有不同。我正在尋找最佳的算法來實現這不是一個矯枉過正的問題。天真的做法是從第一個代理開始，並開始配對代理寶藏，直到所有代理完成。一旦代理商

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可以多次訪問頂點的TSP

我正在尋找解決一個問題，其中我有一個加權有向圖，我必須從原點開始，至少訪問一次所有頂點並以最短路徑返回原點。本質上這將是TSP的一個典型例子，除了我不要有限制，每個頂點只能訪問一次。在我的情況下，除了原點以外的任何頂點都可以沿路徑訪問任意次數，如果這樣可以縮短路徑的話。因此，例如在包含頂點V1, V2, V3這樣的路徑將是有效的，因爲它是最短的路徑圖： ORIGIN -> V1 -> V2 ->

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將Python代碼從gurobipy翻譯成Python中的PuLP

我是一般的新手，喜歡PuLP和LP。雖然translating the code意思是gurobipi庫，所以它可以與PuLP一起使用，但我被困在以下創建變量的gurobipy代碼中。 # Create variables. # x[i, j] is 1 if the edge i->j is on the optimal tour, and 0 otherwise. x = {} for

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完整導向圖的TSP

完全有向圖上是否存在用於旅行推銷員問題的多項式時間算法？

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使用樹的多項式時間旅行推銷員[動態規劃]

如果我們有N個城市，每個城市只有一棵二叉樹的葉子，有可能想出一個多項式時間的動態規劃解決方案嗎？我試圖找到所有城市之間的最小距離，只能先行深度。我的方法是自下而上並計算最深的內部節點的每個祖先的最佳行進路徑。因此，在這些運營中，將有4個城市將通過某種距離函數進行評估。距離（x，y）=距離（y，x）。如果每個操作有4個城市，那麼我們將有8個可能的解決方案。所有其他內部節點將導致較低節點的總和。根將基