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我正在努力实现一个基于模拟退火的程序来解决旅行商问题。我得到的所有解决方案都不令人满意,我不知道如何改进我的实现。显然我不是在关注基准测试,而只是在寻找视觉上可接受的最短路径。如果有人可以启发我,我将不胜感激。
# weight function, simple euclidean norm
def road(X,Y):
sum = 0
size = len(X) -1
for i in range(0,size):
sum +=math.sqrt((X[i]-X[i+1])**2 + (Y[i]-Y[i+1])**2)
return sum
def array_swap(X,Y,index_1,index_2):
X[index_1],X[index_2] = X[index_2],X[index_1]
Y[index_1],Y[index_2] = Y[index_2],Y[index_1]
def arbitrarty_swap(X,Y):
ran = len(X)-1
pick_1 = random.randint(0,ran)
pick_2 = random.randint(0,ran)
X[pick_1],X[pick_2] = X[pick_2],X[pick_1]
Y[pick_1],Y[pick_2] = Y[pick_2],Y[pick_1]
return pick_1, pick_2
N = 40
X = np.random.rand(N) * 100
Y = np.random.rand(N) * 100
plt.plot(X, Y, '-o')
plt.show()
best = road(X,Y)
X1 = X.copy()
Y1 = Y.copy()
#history of systems energy
best_hist = []
iterations = 100000
T = 1.02
B = 0.999
for i in range(0,iterations):
index_1, index_2 = arbitrarty_swap(X,Y)
curr = road(X,Y)
diff = (curr - best)
if diff < 0 :
best = curr
best_hist.append(best)
array_swap(X1,Y1,index_1,index_2)
elif math.exp(-(diff)/T) > random.uniform(0,1):
best_hist.append(curr)
T *=B
else:
array_swap(X,Y,index_1,index_2)
最佳答案
我没有运行您的代码,但我会尝试的一件事是更改 SA 实现。目前,您在一个循环中有 100,000 次迭代。我会把它分成两部分。外环控制温度,内环在该温度下运行不同。像这样(伪代码):
t=0; iterations=1000; repeat=1000
while t <= repeat:
n = 0
while n <=iterations:
# your SA implementation.
n += 1 # increase your iteration count in each temperature
# in outer while,
t += 1
T *= B
关于python - TSP,算法陷入局部最小值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55669540/
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