前言最近由于换了工作，期间也有反思和总结上家公司的得失，总觉得有什么事情当初可以完成或者完成得更好，其中TSP问题就是其中之一。当初在开发一个仓配系统的时候，有一个线路排程的需求，当时自己简单在纸上画了思路，发现求精确解算法复杂度是N!，所以去百度，发现了NPC问题的概念，但是一直以来都没有对这个问题好好研究过，最终只是选择了贪心算法这一求近似解的方案，正好这是我的第一篇，就拿这个“遗憾”开刀
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2023-09-15 20:11:19
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# TSP问题求解Python指南
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是组合优化中的经典问题，要求找到一条最短路径，使旅行商能够访问每一个城市一次并最终返回到起点。这个问题在计算机科学和运筹学中非常重要，对于新手开发者而言，是一个很好的练手项目。接下来，我将引导你一步步实现TSP问题的求解，并且提供代码示例和详细注释。
## 整体流程
我们将按以下步骤
# 使用Python求解旅行商问题（TSP）的步骤指南
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是在给定的一组城市中找到一条最短负载回路，使得旅行商可以访问每座城市一次并且返回到出发城市。这个问题的复杂性在于城市数量的增加会显著增加可能的路径数量。因此，理解如何使用Python实现TSP问题的求解对于任何开发者来说都是一次重要的学
目录前言问题及思路1.问题概述2.设计思路源码及测试1.输入2.代码 前言算法大作业，综合应用8种算法解决TSP问题，分别是： 蛮力法（顺序查找） 分治法（快速排序）贪心法（求上界）近似算法（贪心+寻找最优贪心值）分支限界法（多城市）动态规划法（少城市）回溯法（中等规模城市数量） Sherwood概率算法改进版（随机第一个城市） 共8种算法（加粗的用于求解问题） 第一次发博客，如有错误，希望大佬
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2023-10-28 13:44:34
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【建模算法】Python调用scikit-opt工具箱中的遗传算法求解TSP问题TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了Python调用scikit-opt工具箱中的遗传算法求解TSP问题。一、问题描述 本案例以31个城市为例，
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2023-10-26 17:20:30
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【建模算法】基于蚁群算法（ACA）求解TSP问题（Python实现）TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了基于蚁群算法求解TSP问题的Python实现。一、问题描述 本案例以31个城市为例，假定31个城市的位置坐标如表1所列。
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2023-09-30 21:01:22
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一、求解TSP问题 1、问题描述 TSP问题是指旅行家要旅行n个城市然后回到出发城市，要求各个城市经历且仅经历一次，并要求所走的路程最短。该问题又称为货郎担问题、邮递员问题、售货员问题，是图问题中最广为人知的问题。 2、最近邻点策略 （1）思想： 从某城市出发，每次在没有到过的城市中选择最近的一个，直到经过了所有的城市，最后回到出发城市。 （2）算法设计 设图G有n个顶点，边上的代价存储在二维数组
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2023-12-21 13:38:46
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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。
这一篇将用遗传算法解决TSP问题。
1）评价。这个评价算法应该比较简单了，就是找计算总距离，小的为优。
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2023-12-10 17:35:05
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# Python求解大型TSP问题
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，旨在寻找一条最短路径，使得旅行商能够访问一系列城市，并最终回到起始城市。虽然这个问题看似简单，但随着城市数量的增加，其计算复杂度迅速上升，导致其成为NP-hard问题。这意味着，随着城市数量的增加，计算出最短路径的时间将大幅延长。本篇文章将探讨如何用Pytho
isinstance和issubclass
反射setattr、delattr、getattr、hasattr
__str__和__repr__
item系列__getitem__、__setitem__、__delitem__
__del__、__new__、__call__
with和__enter__、__exit__
__len__ isinstance(obj,c
SA(模拟退火算法)求解TSP问题 步骤 读取文件生产坐标矩阵和距离矩阵 Step1初始化 Step2定义当前状态的状态邻域转移 1 随机产生两点a、b（a<b），交换状态序列中a、b位置的值。 2 随机产生三点a、b、c，将当前状态序列中[a:b]的值移到位置c的后面。 3 随机产生两个点a、b， ...
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2021-10-15 19:55:00
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文章目录[python学习之路 - 从入门到精通到大师]()一、你好世界二、数据入门2.1、列表2.2、字符串2.3、元组2.4、集合2.5、字典三、输入和输出四、控制结构五、处理异常六、定义函数七、面向对象编程：定义类7.1、一个分数类7.2、逻辑门和电路八、总结推荐阅读参考文章 一、你好世界来通过一些详细的例子回顾一下 Python 编程语言。 这里的目标是重新认识下 Python 语言，并
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2024-02-23 09:22:43
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前言 模拟退火算法（SA）是较为常见的现代优化算法之一，常用于旅行商（TSP）问题中。数学建模里学生们常常使用该算法，甚至是为了使用这个算法而使用这个算法，让评委老师们审美疲劳。评委老师明确表明使用所谓"神算法"（神经网络，模拟退火，遗传算法等等）而过于牵强者拿不了高分。希望大家不要觉得它名词高级就认为它能吸引评委眼睛，评委毕竟是教授，不可能被几
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2024-08-11 16:18:43
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什么是模拟退火？#以下是来自百度百科的解释：###模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。
模拟退火的出发点是基于物理中固体物质
解决“Python 动态规划求解 TSP 问题”是一个充满挑战且颇具趣味的任务。旅行商问题（TSP）要求我们找到一条最短路径，使得旅行商经过每一座城市一次且仅一次，并最终回到出发城市。接下来的内容将分解为多个结构部分，帮助大家理解如何使用动态规划来解决这个问题。
## 调研和备份策略
首先，我们通过思维导图来理清备份策略的思路。这一策略将保证我们的数据在任何情况下都能得到妥善的保存。
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一、 贪心法就是遵循某种规则，不断贪心地选取当前最优策略的算法设计方法。二、1.硬币问题 有1元、5元、10元、50元、100元、500元的硬币各$C_{1}$、$C_{5}$、$C_{10}$、$C_{50}$、$C_{100}$ 、$C_{500}$ 枚。现在要用这些硬币来支付$A$元，最少需要多少枚硬币？假定本题至少存在一种支付方案。 最少硬币，直觉告诉我们先尽可能多地用大
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2024-09-18 19:46:43
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TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，即假设有一个旅行商人要拜访n个城市，从某个城市出发，每个城市只能访问一次且最后回到出发城市，
原创
2021-07-05 12:44:32
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up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础在PSO中，群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。一旦找到全局最优位置，每个粒子都会更接近其局部最优位置和全局最优位置。当在多次迭代中执行时，该过程产生一个解
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2023-12-18 12:53:46
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原标题：经典的Java基础面试题集锦(1)经典的Java基础面试题集锦，欢迎收藏和分享。1.问题：如果main方法被声明为private会怎样？答案：能正常编译，但运行的时候会提示"main方法不是public的”。2.问题：Java里的传引用和传值的区别是什么？答案：传引用是指传递的是地址而不是值本身，传值则是传递值的一份拷贝。3.问题：如果要重写一个对象的equals方法，还要考虑什么？答案：
文章目录遗传算法求解TSP问题问题描述遗传算法参数编码初始群体的设定适应度函数的设计遗传操作设计交叉变异选择控制参数设定完整代码 遗传算法求解TSP问题问题描述使用遗传算法求下图中从北京出发经过其他四个城市之后回到北京的最短路径，两个城市之间的距离如图所示：遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通
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2023-11-24 05:32:23
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