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artificial-intelligence - 哪种方法在 TSP 问题 : nearest neighbour or genetic algorithms? 中产生较短的游览

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 08:44:04 25 4
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在过去的几天里,我注意到了一些 web sites这证明了使用遗传算法的 TS 解决方案。

哪种方法在 TSP 问题中产生较短的游览:最近邻算法或遗传算法?

最佳答案

由于这两种技术都不能保证最佳解决方案,因此您的里程会有所不同。运气好的话,任何一种技术都可以胜过另一种。这两种技术各有利弊。

最近邻:+fast,+simple,-通常不是最优的

遗传算法:-更慢,-更复杂,+随着时间的推移,解决方案趋向于最优

最大的不同在于随机算法,如 simulated annealing并且遗传算法可能会随着时间的推移不断改进——让它们运行的​​时间越长,获得最佳解决方案的机会就越大(尽管不能保证)。

由于 NN 速度很快,因此没有什么能阻止您结合这些技术。运行 NN 以找到可能优于随机的起始解决方案。然后,将该解决方案输入到您的遗传算法中,只要您认为合适就让它运行。

如果您对最佳解决方案感兴趣,请查看 Lin-Kernighan heuristicLinear Programming .两者都用于为大型旅游寻找最佳解决方案,包括 this solution对于 85,900 city tour和一个 24,978 city Sweden tour .

Georgia Tech TSP site是一个很好的资源。

关于artificial-intelligence - 哪种方法在 TSP 问题 : nearest neighbour or genetic algorithms? 中产生较短的游览,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/356207/

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