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采用遗传算法的 tsp 问题

资 源 简 介

旅行商问题 (TSP) 是一个基准和计算机科学和行动研究中的老问题。它可以表示为: N 的网络节点 (或城市),与 " 节点 1" 作为 "总部" 和旅行成本 (或距离或旅行时间等) 矩阵 C = [cij] 的顺序给出了 n 与序的节点对 (i,j) 相关联。问题是要找到一个最不成本哈密顿周期。 根据成本矩阵的结构,Tsp 被分为两个群体 — — 对称和非对称。TSP 是对称如果 cij = cji,∀ i、 j 和非对称否则为。N 市非对称的 tsp 问题,有)! 1 (−n 可能的解决方案,一个或多个的给出了最小的成本。 对于 n 市对称 tsp 问题,有 2)! 1 (−n 可能的解决办法以及它们具有相同的总费用的反向循环排列。在任一情况下解的个数成为极大甚至中等大 n 因此穷举搜索是不切实际的。主要原因有三个为什么 tsp 问题已引起了很多研究者的关注和仍然是一个活跃的研究领域。第一,大量的现实世界的问题可以被建模为 TSP。第二,它被证明是 NP-完全问题 [1]。第三,NP-完全问题的意义上,没有人能找到任何真正有效的方式解决他们的大难治性

文 件 列 表

AboutBox.h
AnimationCtrl.h
ATLControls.h
BarDlg.cpp
BarDlg.h
Board.h
GA.H
GASelection.h
icon2.ico
JROptex.h
kbase.h
Main.cpp
Main.h
MemTools.h
random.cpp
random.h
Res
k1_24.gif
resource.h
stdafx.cpp
stdafx.h
thin_ptr.h
Travel.h
TSPAPP.cpp
TSPApp.dsp
TSPApp.dsw
TSPAPP.idl
TSPApp.plg
TSPApp.rc
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