TSP问题算法小软件是一款算法小软件,能为用户提供专业的计算方法,支持多种算法,只需要输入相关数据就能获得最精确的答案,非常适合处理旅行商问题!毛豆机器人app-毛豆智能陪伴机器人1.3.0 安卓版
相关介绍
TSP,即TravelingSalesmanProblem,也就是旅行商问题,又译为旅行推销员问题、货郎担问题,简称为TSP问题,是最基本的路线问题,该问题是在寻求单一旅行者由起点出发,通过所有给定的需求点之后,最后再回到原点的最小路径成本。最早的旅行商问题的数学规划是由Dantzig(1959)等人提出。
TSP问题数学模型简介:
“旅行商问题”常被称为“旅行推销员问题”,是指一名推销员要拜访多个地点时,如何找到在拜访每个地点一次后再回到起点的最短路径。规则虽然简单,但在地点数目增多后求解却极为复杂。以42个地点为例,如果要列举所有路径后再确定最佳行程,那么总路径数量之大,几乎难以计算出来。多年来全球数学家绞尽脑汁,试图找到一个高效的算法,在大型计算机的帮助下才取得了一些进展[1]。TSP问题TSP问题
TSP问题在物流中的描述是对应一个物流配送公司,欲将n个客户的订货沿最短路线全部送到。如何确定最短路线。
TSP问题最简单的求解方法是枚举法。它的解是多维的、多局部极值的、趋于无穷大的复杂解的空间,搜索空间是n个点的所有排列的集合,大小为(n-1)。可以形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带,各山峰或山谷的高度即是问题的极值。求解TSP,则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程。
旅行商问题字面上的理解是:有一个推销员,要到n个城市推销商品,他要找出一个包含所有n个城市的具有最短路程的环路。 TSP的历史很久,最早的描述是1759年欧拉研究的骑士周游问题,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。 TSP由美国RAND公司于1948年引入,该公司的声誉以及线性规划这一新方法的出现使得TSP成为一个知名且流行的问题。
旅行推销员的问题,我们称之为巡行(Tour),此种问题属于NP-Complete的问题,所以旅行商问题大多集中在启发式解法。
TSP问题算法小软件使用说明
1.质点坐标是屏幕像素坐标,left,top,纵坐标向下不是向上,与数学上的纵坐标方向相反。
2.坐标为屏幕像素坐标,所以只能整数。
3.点坐标可以用鼠标拖动,拖动时可以超出屏幕范围自动产生滚动条,但点坐标不可以为负数。
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