理论基础贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。这么说有点抽象，来举一个例子：例如，有一堆钞票，你可以拿走十张，如果想达到最大的金额，你要怎么拿？指定每次拿最大的，最终结果就是拿走最大数额的钱。每次拿最大的就是局部最优，最后拿走最大数额的钱就是推出全局最优。再举一个例子如果是 有一堆盒子，你有一个背包体积为n，如何把背包尽可能装满，如果还每次选最大的盒子，就不行了。这时候就需要动态规
# 使用贪婪算法解决旅行商问题（TSP）的方法
旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是在给定的一组城市中找到一条最短路径，使得每个城市恰好被访问一次，并最终回到出发城市。贪婪算法是一种本地优化算法，可以在每一步选择当前状态下的最佳选择，从而逐步逼近全局最优解。
在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Python实现贪婪算法来解决TSP问题，并提供代码示例与注释。首先，我们需要明确
贪婪算法 文章目录贪婪算法原理步骤适用情况Greedy choice property (贪婪选择的属性)Optimal substructure (最优子结构)Matroids (拟阵)[Submodular functions](https://en.wikipedia.org/wiki/Submodular_set_function#Optimization_problems)(子模块函数)
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2024-01-31 11:19:50
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# 用Python实现贪婪算法解决旅行商问题（TSP）
在这篇文章中，我们将学习如何使用贪婪算法实现旅行商问题（TSP）。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，它的目标是找到最短的路线，使得旅行商可以访问每个城市一次后返回起点。我们将通过逐步指导让你理解如何实现这个算法，并在Python中编写代码。
## 整体流程
我们将通过以下几个步骤来实现贪婪TSP：
| 步骤 | 描述
贪婪算法是解决旅行商问题（TSP）的一种启发式方法，能够在合理的计算时间内找到较优的解。本文将详细阐述使用贪婪算法来解决TSP问题的过程，从背景介绍到解决方案和验证测试，逐步深入。
### 问题背景
旅行商问题（TSP）是NP-hard问题之一，其目标是在给定的一系列城市中找到一条最短的路径，使得旅行者能够访问每个城市一次并返回起点。现实中，这个问题广泛应用在物流、交通、地图绘制等领域。以下为
贪心算法贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。基本思路思想贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度
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2023-12-10 17:13:19
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NP完全问题： 找不到快速算法的问题。识别NP完全问题，以免浪费时间去寻找解决它们的快速算法： 没办法判断问题是不是NP完全问题，但还是有一些蛛丝马迹可循的。 1、元素较少时算法的运行速度非常快，但随着元素数量的增加，速度会变得非常慢。 2、涉及“所有组合”的问题通常是NP完全问题。 3、不能将问题分成小问题，必须考虑各种可能的情况。这可能是NP完全问题。 4、如果问题涉及序列（如旅行商问题中的城
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2023-12-12 11:51:42
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一. 了解TPS问题旅行商问题 TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择
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2023-08-31 14:14:19
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贪婪算法总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，贪婪算法并不从整体最优考虑，它所做出的选择只是局部最优选择。虽然贪婪算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对大部分问题它还是能产生整体最优解的。在一些情况下，即使贪婪算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的近似解。贪婪算法常以当前情况为基础做最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪算法不要回溯。贪婪算法就是通过做局部最优（贪婪）选择来达到
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2023-11-10 11:43:55
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## Python求01背包贪婪算法入门指南
### 1. 引言
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python实现01背包问题的贪婪算法。01背包问题是一个经典的算法问题，目标是从一组物品中挑选出一部分物品，使得在不超过背包最大容量的情况下，物品的总价值最大。本文将通过分步讲解和代码示例，帮助小白迅速上手。
### 2. 整体流程
下面是实现01背包贪婪算法的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-25 05:14:27
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网上看见的比喻：爬山算法：兔子朝着比现在高的地方跳去。它找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是爬山算法，它不能保证局部最优值就是全局最优值。模拟退火：兔子喝醉了。它随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。但是，它渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。 旅行商问题 ( TSP,Traveling Salesman Problem ) ：有N个
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2024-05-16 09:28:55
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# 动态规划求解旅行商问题（TSP）
## 引言
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的优化问题。它的目标是在给定一组城市和城市之间的距离的情况下，找到一条巡回路径，使得旅行商能以最短的总距离访问每个城市一次，并最终回到起始城市。由于TSP问题属于NP-hard问题，因此在城市数量较多时，求解的难度呈指数增长。为了解决这个问题，我们可以利用动态
文章目录一、理论基础二、案例背景1，问题描述2，解决思路和步骤(1).算法流程(2).遗传算法实现三、MATLAB程序实现(1).种群初始化(2).适应度函数(3).选择操作(4).交叉操作(5).变异操作(6).进化逆转操作(7).画路线轨迹图(8).遗传算法主函数(9).结果分析四、遗传算法的改进1. 使用精英策略2. 使用进化逆转操作五、算法的局限性六、参考文献 一、理论基础TSP(tra
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2023-11-14 10:13:46
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一、TSP问题TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。二、贪心算法贪心算法，总是做出在当前看来最好的选择，它所做的每一个在当前状态下某种意义上是最
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2024-04-11 08:56:22
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# 利用遗传算法求解旅行商问题（TSP）
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的优化问题，其目标是找到一条最短路线，使得一名旅行商能够访问一组城市并在最终返回起始城市。这个问题不仅在运筹学和计算机科学中有着广泛的应用，也为遗传算法（Genetic Algorithm, GA）提供了一个理想的 benchmark。本文将介绍如何使用 Python 实
# 使用Python实现贪婪算法
# 集合覆盖问题
# 假设你办了个广播节目，要让全美50个州的听众都收听到。为此，你需要决定在哪些广播台播出。在每个广播台播出都需要支出费用，因此你力图在尽可能少的广播台播出
# 1.创建一个列表，其中包含要覆盖的州
states_needed = set(["mt", "wa", "or", "id", "nv", "ut", "ca", "az"])
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2023-07-03 22:33:58
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背景: 最近在维护一个项目, 因新功能需求拓展. 有一个字段存储 一个星期中的几天,可能是全部,也有可能只是其中的星期一, 星期三,等. 因为项目中有一个枚举值, 已作好初始化赋值工作, 而且 客户端开发时直接把组合值合并成一个早已存入这个字段到DB. 我在项目别的地方(动态批量生成月报表时,又需要得到这个具体的频率值. 因为每个月有几个星期一,星期三,不是固定的, 需要动
原创
2022-08-19 09:43:12
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## 贪婪算法在 Python 中求目标函数最优值的过程
贪婪算法是一种常用的算法策略，广泛应用于最优化问题中，旨在通过选择在某一时刻看起来最优的选择来逐步逼近全局最优解。在这篇文章中，我们将详细探讨如何使用 Python 实现贪婪算法来求解目标函数的最优值。
### 背景描述
自从计算机科学和算法理论在20世纪中叶兴起以来，优化问题一直是研究的热点。贪婪算法作为一种核心技术，在许多领域得到
【问题定义】1. 巡回旅行商问题给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。 TSP问题也称为货郎担问题，是一个古老的问题。最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的典型难题。 TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来，有很多解决该问题的较
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2024-01-10 17:08:17
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1.NP完全问题NP完全问题（Non-deterministic Polynomial complete problem）是没有快速算法的问题，其时间复杂度为O(n!)。通常没有完全判定问题是不是NP完全问题，但有一些经验能够帮助判断元素较少时算法的运行速度非常快，随着元素的增加速度会变得非常慢涉及“所有组合”问题通常是NP完全问题不能将问题分为小问题，需要考虑各种情况，这类问题可能是NP完全问题
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2023-12-15 14:23:17
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