求模拟退火算法解旅行商问题的C++代码

作者&投稿:姚云 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
高分求模拟退火法解 TSP问题 C++或C语言程序~

tsproblem.h
class tsproblem
{
private:
int *parrayc;
int *parrayj;
int icost;
int icurpoint, isize;
unsigned long ls;
unsigned long power(int i, int j);
int g(int i, unsigned long s);
public:
tsproblem(int size, int point);
tsproblem(int size, int point, int *array);
void calculate();
void display();
~tsproblem();
};

#include "tsproblem.h"
#include
#include
#include
//采用动态规划方法,用c(i, j)表示边v(i, j)的长度,g(i, s)表
//示从结点i开始,经过s中的每一结点一次且仅一次到达i的最短路
//径长度,则有如下递推式:
// g(i, s)=min{c(i, j)+g(j, s-{j})} (j在s集合中)
//为实现集合s的表示,采用如下方法:
//把s定义为unsigned long型数,设其二进制表示为:bn....b2b1b0
//则当b0为1时表示0在集合s中,b0为0时表示0不在集合s中,余类推
tsproblem::tsproblem(int size, int point)
{
int i, j;
isize=size;
icurpoint=point;
if(icurpoint>=isize){
cout<<"the curpoint is out of range!
";
return;
}
parrayc=new int[isize*isize];
for(i=0; i<isize; i++)
for(j=0; j<isize; j++){
if(i==j)
parrayc[i*isize+j]=0;
else
parrayc[i*isize+j]=rand()*isize/18000+1;
}
parrayj=new int[isize*power(2, isize)];
}

void tsproblem::calculate()
{
ls=0;
ls=~ls;
ls=ls<<isize;
ls=~ls;
ls-=power(2, icurpoint);
icost=g(icurpoint, ls);
}

int tsproblem::g(int i, unsigned long s)
{
int j, k, t, temp=32767;
if(s==0)
return parrayc[i*isize+icurpoint];
for(j=0; j<isize; j++){
if((s>>j)%2==0) continue;
else{
t=parrayc[i*isize+j]+g(j, s-power(2, j));
if(temp>t){
temp=t;
k=j;
}
}
}
parrayj[i*power(2, isize)+s]=k;
return temp;
}

unsigned long tsproblem::power(int i, int j)
{
unsigned long t=1;
for(int k=0; k<j; k++)
t=t*i;
return t;
}

void tsproblem::display()
{
int temp, i, j, n=power(2, isize);
unsigned long s=ls;
temp=icurpoint;
cout<<" the array of cost is:
";
for(i=0; i<isize; i++){
for(j=0; j<isize; j++)
cout<<setw(4)<<parrayc[i*isize+j];
cout<<endl<<"";
}
cout<<"
the shortest path is:
";
cout<<" "<<icurpoint;
while(s){
temp=parrayj[temp*n+s];
s-=power(2, temp);
cout<<" "<<temp;
}
cout<<" "<<icurpoint<<endl<<" the min cost is:"
<<icost<<endl;
}

tsproblem::~tsproblem()
{
if(parrayc)delete parrayc;
if(parrayj)delete parrayj;
}

那个论文你怎么做的?

我自己写的:
#include<stdlib.h>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
static double Tmax = 10, Tmin = 0.1, r = 0.999999;
static int k = 100;
inline void random_sele(int &fl, int &fp, int arr[], int n)
{
do
{
fl = rand() % n;
fp = rand() % n;
} while (fl == arr[fp] || arr[fl] == arr[fp]);
};
inline bool accept(double r1, double r2, double T)
{
const unsigned int MASK((1 << 30) - 1);
double p = 1.0 / (1.0 + exp((r2 - r1) / T));
unsigned int temp1=((rand()<<20)^(rand()<<10)^rand())&MASK;
unsigned int temp2=((rand()<<20)^(rand()<<10)^rand())&MASK;
double res=(1.0*temp1+1.0*temp2/MASK);
return res < p*MASK;
}
void set_SA()
{
printf(" Tmax Tmin r k\n");
printf(" %.8f %.8f %.8f %d \n",Tmax,Tmin,r,k);
printf("Input Tmax,Tmin,r,k:\n");
scanf("%lf%lf%lf%d",&Tmax,&Tmin,&r,&k);
}
void TSP_SA(int arr[], double &evl, int n, double map[][2000])
{
double r1, r2, T = Tmax;
int i, fl, sl, fp, sp;
int show_s=0;
srand(11827);
while (T >= Tmin)
{
for (i = 0; i < k; i++)
{
random_sele(fl, fp, arr, n);
sl = arr[fl], sp = arr[fp];
r1 = map[fl][sl] + map[fp][sp] + map[sp][arr[sp]];
r2 = map[fl][sp] + map[sp][sl] + map[fp][arr[sp]];
if (accept(r1, r2, T))
{
arr[fp] = arr[sp];
arr[fl] = sp;
arr[sp] = sl;
sl = sp;
evl = evl + r2 - r1;
}
}
if(++show_s==1000000/k)
{
printf("T=%f evl=%f\n",T,evl);
show_s=0;
}
T *= r;
}
}


退火的应用
模拟退火算法模拟了固体物质的退火过程,在搜索过程中,算法不仅接受优化目标函数的更好解,还在一定条件下接受更差的解,从而避免了陷入局部最优解,尽可能地寻找全局最优解。再次,退火算法还在很多其他领域有着广泛的应用,比如在旅行商问题(TSP)、作业车间调度问题(Job-shop Scheduling Problem)等NP...

运筹学tsp是什么意思
目前,共有许多解决TSP问题的方法,如穷举法、贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等,每种方法都有其优缺点。穷举法适用于小规模问题,但当问题规模增大时,其计算复杂度也会成倍增加。遗传算法在大规模问题中有良好的表现,可以大大降低计算时间。模拟退火算法则是一种能够解决全局最优解的启发式算法,适用...

组合优化问题的解法有哪些常见的方法?
2.1 遗传算法(Genetic Algorithm):遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的全局搜索方法。通过编码、选择、交叉和变异等操作,不断产生新的解,从而逼近最优解。遗传算法适用于求解各种组合优化问题,如TSP、调度问题等。2.2 模拟退火算法(Simulated Annealing):模拟退火算法是一种基于热力学原理的随机...

计算机可以处理旅行商问题吗
因此,对于大规模的TSP问题,通常需要采用更高效的算法,如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等启发式或元启发式方法。除了上述算法外,还有一些近似算法和数学规划方法也被广泛应用于解决TSP问题。这些方法虽然不能保证找到绝对最优解,但能在可接受的时间内找到相对较好的解。例如,最近邻算法就是一种简单...

模拟退火算法(SA)求解车辆路径问题(VRP)
例如,对于80个客户点和4辆车,初始参数设置下,经过4198次迭代,最优成本为1540.6057。改变参数,如限制每辆车的最大访问量,会导致不同结果,如200个客户点和16辆车的案例,最优成本显著增加为29963.1899。整个过程依赖于模拟退火算法的迭代和参数调整,以求得问题的最优解。

tsp是什么意思
TSP的求解方法 TSP问题的解法有很多种,但是并没有一种通用的算法可以完全解决所有问题。一般来说,精确解法需要耗费大量的计算资源和时间。近似解法则是在时间和结果精度之间进行权衡的解决方法,包括贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等。同时,近年来深度学习和强化学习在TSP问题的求解中也取得了一定的进展...

计算机可以处理旅行tsp问题
计算机可以有效地处理这类问题,通过应用各种算法,如回溯法、分支限界法、遗传算法、模拟退火等。这些算法可以在给定城市间距离的情况下,计算出最优的旅行路径。TSP问题的求解对于物流配送、路径规划等领域具有重要的实际应用价值。简而言之,计算机通过运用各种优化算法,可以有效地解决TSP问题,为复杂的旅行...

模拟退火算法详细讲解(含实例python代码)
理解模拟退火算法的关键在于其源自固体物理的过程模拟。本文将通过实例和代码来详细解读模拟退火算法,帮助你更好地掌握这一优化方法。一、模拟退火简介模拟退火算法,源自固体冷却过程,通过概率决策跳出局部最优,逐步趋向全局最优。它从高初始温度开始,随着温度逐渐降低,搜索空间中的解会在每个温度下达到...

模拟退火算法详解
3. 流程:算法包含两层循环,首先在每个温度层次上随机扰动产生新解,再根据目标函数变化决定接受或拒绝,逐步降低温度直至找到全局最优。4. 应用:模拟退火广泛用于VLSI设计、图像识别和神经网络等领域,因其能有效避免局部最优问题。总结:模拟退火算法利用物理退火概念,通过随机搜索和概率性接受较差解,...

模拟退火算法介绍
2、模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis 等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法,其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一...

高陵县15860562205: 求模拟退火算法解旅行商问题的C++代码
成王眨血塞: 我自己写的: #include #include #include using namespace std; static double Tmax = 10, Tmin = 0.1, r = 0.999999; static int k = 100; inline void random_sele(int &fl, int &fp, int arr[], int n) { do { fl = rand() % n; fp = rand() % n; } while (fl == arr[fp] || arr[...

高陵县15860562205: 谁能帮我翻译一下我的毕业论文的题目:基于模拟退火算法解决旅行商问题 -
成王眨血塞: Based on simulated annealing algorithm to solve traveling salesman problem

高陵县15860562205: 高分求模拟退火法解 TSP问题 C++或C语言程序 -
成王眨血塞: tsproblem.hclass tsproblem{private:int *parrayc;int *parrayj;int icost;int icurpoint, isize;unsigned long ls;unsigned long power(int i, int j);int g(int i, unsigned long s);public:tsproblem(int size, int point);tsproblem(int size, int point, int *...

高陵县15860562205: 模拟退火算法 Pascal&C++
成王眨血塞:模拟退火的基本思想: (1) 初始化:初始温度T(充分大),初始解状态S(是算法迭代的起点), 每个T值的迭代次数L (2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步: (3) 产生新解S′ (4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S),其中C(S)为评价函数 (5) 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解,否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解. (6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序. 终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法. (7) T逐渐减少,且T->0,然后转第2步.

高陵县15860562205: 急求,模拟退火遗传算法的MATLAB程序!谢谢
成王眨血塞: 你真幸福.我刚刚编了一个模拟退火算法,计算旅行商问题:注意:一共三个文件,第一个是主程序,下面两个是子函数.% for d=1:50 %循环10次发现最小路径为4.115,循环50次有3次出现4.115 T_max=80; %input('please input the start ...

高陵县15860562205: 蛮力法求解旅行商问题 求C++代码 -
成王眨血塞: #include<stdlib.h> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; static double Tmax = 10, Tmin = 0.1, r = 0.999999; static int k = 100; inline void random_sele(int &fl, int &fp, int arr[], int n) { do { fl = rand() % n; fp = rand() % n; } while ...

高陵县15860562205: C语言实现红外图像自适应对比度增强
成王眨血塞: c/c++的模拟退火算法程序 Tc下编译. 密码是:asd http://ds8.fileflyer.com/d/b02df8ec-82cf-48da-8fa6-9e1c28eb7ecd/vn1U/Lna5OAn/anneal.rar 可以打开,没问题 ,密码是解压缩密码 给你发了看下邮箱吧不会吧,还有邮箱吗?

高陵县15860562205: 模拟退火算法解决旅行商问题部分论文请哪位日语达人帮忙翻译一下
成王眨血塞: 首先介绍了旅行商问题(最初に旅行行商人を质问导入した) 模拟退火算法原理及其算法实现(シミュレーションのアニーリングのアルゴリズムの主义およびアルゴリズムの认识) 应用模拟退火算法对TSP进行研究(TSPにシミュレーショ...

高陵县15860562205: 求货郎担问题的matlab算法 -
成王眨血塞: 货郎担问题有很多解法,模拟退火,遗传算法,动态规划等.基于matlab TSP问题遗传算法的实现%TSP问题(又名:旅行商问题,货郎担问题)遗传算法通用matlab程序%D是距离矩阵,n为种群个数,建议取为城市个数的1~2倍,%C为停止...

高陵县15860562205: 求用C++编程的优化设计中坐标轮换法的程序 -
成王眨血塞: 要是有点c基础的话可以看看c++ primer 看看前几章的容器和泛型算法 用这个实现遗传算法解决旅行商问题 代码100行左右

本站内容来自于网友发表,不代表本站立场,仅表示其个人看法,不对其真实性、正确性、有效性作任何的担保
相关事宜请发邮件给我们
© 星空见康网