我正在寻找比指数更快的算法,该算法将在旅行商问题中找到任何周期。 周期有多糟都没有关系,只需要一个周期即可。 那么,我真正要寻找的是一种针对哈密尔顿回路的算法。 这样的事情将从某个点开始,到达所有其他点,然后在诸如此类的图形的起点上结束: http : //neogen.amdusers.com/wikipics/projects/tsp.png

到目前为止,我发现这种随机算法似乎不适用于我的示例案例: http : //www.princeton.edu/~achaney/tmve/wiki100k/docs/Hamiltonian_path_problem.html

还有我难以理解的“帕尔默算法”: 哈密​​顿循环的帕尔默算法

除了这两种算法以外,还有其他方法可以做到这一点吗?

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我有一个问题,已经有效地减少到多个推销员的旅行推销员问题。 我有一个从初始位置访问的城市列表,并且必须访问所有销售人员数量有限的城市。 我试图想出一个启发式,并想知道是否有人可以伸出援助之手。 例如,如果我有20个城市有2个推销员,我想采取的方法是两步法。 首先,将20个城市随机划分
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我用Python制作了一个用于旅行商问题的模因算法。 但是,我遇到的所有测试数据(城市之间的距离列表)缺乏最佳解决方案的信息,所以我不知道我的算法得到的全局最优值有多接近。 有没有人知道在哪里可以找到一些已知最佳解决方案的tsp测试数据(最好是矩阵形式,但是一切都很好)?
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我很难构造一个小的无向图G,该图的加权边超过给定算法,这意味着无论起点是什么,该算法都不会选择最佳解决方案。 每个节点都连接到其他每个节点。 给定一个起点,该算法将迭代地选择图形上最接近的未使用点并对其进行访问,直到其循环回到该起点为止。 该算法具有蛮力,将每个点作为起点运行,并从所有
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旅行推销员提示

我正在开发一个必须面对旅行商问题的应用程序。 我做了自己的尝试,但是我得到的时间真的很糟糕。 我正在寻找一些优化解决方案,但我没有得到任何明确的解决方案。 有什么技巧可以优化该过程或算法吗? 我目前的算法是基本的回溯算法。 我的图满足TSP图中的所有典型条件(无方向性,sime