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我想问一下如何在自组织映射 (SOM) 中实现 TSP。 SOM 算法/工作如何获取 TSP 路径的结果?
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旅行商问题 (TSP) 是一个优化问题。有许多算法试图解决 TSP,包括像遗传算法这样的元启发式算法。另一方面,自组织映射是一种最初设计用于数据聚类和可视化以及降维的神经网络。换句话说,创建原始 SOM 算法是为了解决与 TSP 不同的一系列问题。但是,可以修改原始 SOM 方法来求解 TSP。一篇名为“An new self-organizing maps strategy for solving the traveling salesman problem”的期刊文章介绍了这种有趣的方法,可以在以下 URL 中找到
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960077905007083
关于algorithm - 如何在自组织映射中实现 TSP,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44381342/
遗传算法解决旅行商问题 作者:Cukor丘克 环境:MatlabR2020a + vscode 问题描述 旅行商问题(TSP). 一个商人欲从自己所在的城市出发,到
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为学校做一个项目,我们实现最近邻启发式算法(我已经完成了),以及旅行推销员问题,我们进行详尽的搜索(然后我们分析算法、它们的时间复杂度等)。我们的老师说要四处寻找用于穷举搜索部分的代码(或修改),而不
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关闭。此题需要details or clarity 。目前不接受答案。 想要改进这个问题吗?通过 editing this post 添加详细信息并澄清问题. 已关闭 3 年前。 Improve th
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TSP 的成本函数如何运作?假设我有一个距离为 100 的游览,我稍微更改了游览,对原始游览进行了 4 次更改,现在它的距离为 50。 成本函数会给我 4,因为那是变化的数量;还是 50,因为距离的变
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我一直在尝试弄清楚如何使用回溯来解决 TSP。如何计算“成本”? 矩阵: ∞ 20 30 10 11 15 ∞ 16 4 2 3 5 ∞ 2 4 19 6
解决 TSP 问题的最常见启发式方法(特别是 Kernighan–Lin 启发式方法)需要处理随机生成的路线并从中改进解决方案。然而,我想出的唯一方法是生成顶点的随机排列并检查它是否是一个解决方案。
我正在尝试使用分支定界算法解决 TSP。 我必须建立一个包含成本的矩阵,但我遇到了这个问题:我有坐标为 x 和 y 的城市。 旅行的费用是 ceil(ceil(sqrt((x1-x2)^2+(y1-y
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我无法理解为什么该算法不返回 TSP 的最短路径。 vector tsp(int n, vector >& cost) { long nsub = 1 > opt(nsub, vector(n)
我是一名优秀的程序员,十分优秀!