A. TSP問題數學模型的研究歷史
旅行商問題字面上的理解是:有一個推銷員,要到n個城市推銷商品,他要找出一個包含所有n個城市的具有最短路程的環路。 TSP的歷史很久,最早的描述是1759年歐拉研究的騎士周遊問題,即對於國際象棋棋盤中的64個方格,走訪64個方格一次且僅一次,並且最終返回到起始點。 TSP由美國RAND公司於1948年引入,該公司的聲譽以及線性規劃這一新方法的出現使得TSP成為一個知名且流行的問題。
B. TSP問題數學模型的問題解法
1、途程建構法(Tour Construction Proceres)
從距離矩陣中產生一個近似最佳解的途徑,有以下幾種解法:
2)節省法(Clark and Wright Saving):以服務每一個節點為起始解,根據三角不等式兩邊之和大於第三邊之性質,其起始狀況為每服務一個顧客後便回場站,而後計算路線間合並節省量,將節省量以降序排序而依次合並路線,直到最後。
3)插入法(Insertion proceres):如插入法、最省插入法、隨意插入法、最遠插入法、最大角度插入法等。
2、途程改善法(Tour Improvement Procere)
先給定一個可行途程,然後進行改善,一直到不能改善為止。有以下幾種解法:
1)K-Opt(2/3 Opt):把尚未加入路徑的K條節線暫時取代路徑中K條節線,並計算其成本(或距離),如果成本降低(距離減少),則取代之,直到無法改善為止,K通常為2或3。
2)Or-Opt:在相同路徑上相鄰的需求點,將之和本身或其它路徑交換且仍保持路徑方向性。
3、合成啟發法(Composite Procere)
1)起始解求解+2-Opt:以途程建構法建立一個起始的解,再用2-Opt的方式改善途程,直到不能改善為止。 2)起始解求解+3-Opt:以途程建構法建立一個起始的解,再用3-Opt的方式改善途程,直到不能改善為止。
C. 數學建模 旅行商路線規劃問題。第一問用改良圈演算法已經解決,請問第二問該用什麼演算法(每段高速和普通公
每段高速和普通公路里程數不同
導致總費用=油費+路費不同
這個題目有點意思
要不要考慮高速和普通公路的單位油耗不同
D. TSP問題數學模型的簡介
「旅行商問題」常被稱為「旅行推銷員問題」,是指一名推銷員要拜訪多個地點時,如何找到在拜訪每個地點一次後再回到起點的最短路徑。規則雖然簡單,但在地點數目增多後求解卻極為復雜。以42個地點為例,如果要列舉所有路徑後再確定最佳行程,那麼總路徑數量之大,幾乎難以計算出來。多年來全球數學家絞盡腦汁,試圖找到一個高效的演算法,在大型計算機的幫助下才取得了一些進展 。
TSP問題在物流中的描述是對應一個物流配送公司,欲將n個客戶的訂貨沿最短路線全部送到。如何確定最短路線。
TSP問題最簡單的求解方法是枚舉法。它的解是多維的、多局部極值的、趨於無窮大的復雜解的空間,搜索空間是n個點的所有排列的集合,大小為(n-1)。可以形象地把解空間看成是一個無窮大的丘陵地帶,各山峰或山谷的高度即是問題的極值。求解TSP,則是在此不能窮盡的丘陵地帶中攀登以達到山頂或谷底的過程。
E. TSP問題數學模型的介紹
TSP,即Traveling Salesman Problem,也就是旅行商問題,又譯為旅行推銷員問題、貨郎擔問題,簡稱為TSP問題,是最基本的路線問題,該問題是在尋求單一旅行者由起點出發,通過所有給定的需求點之後,最後再回到原點的最小路徑成本。最早的旅行商問題的數學規劃是由Dantzig(1959)等人提出。
F. 急!!求圖論中旅行商問題概述以及分析
用個大型演算法吧,什麼神經網路呀,蟻群演算法呀,這就是亮點,還有問題考慮實際點,三個人好好商量一下,一商量問題就好解決了,加油
G. 數學建模旅行商問題
運籌學方法,可以參考最小流最大流問題,根據原因的條件,分別對B,C,D,E,F進行權值表示,選價格最小那四個地方羅~~~
H. 請問你的《數學建模經典問題——旅行商問題》第6頁(7-3)公式怎麼解釋啊為什麼有了它就是完整迴路謝謝
你現在明白了嗎?我幾年前上傳的文件,現在都忘記了。你現在如果還不明白我可以找個時間再看一遍回答你的問題。
I. 數學建模TSP問題(旅行商問題)與CPP問題(中國郵遞員問題)有什麼區別
旅行商問題,即TSP問題(Travelling Salesman Problem)又譯為旅行推銷員問題、貨郎擔問題,是數內學領域中著名容問題之一。假設有一個旅行商人要拜訪n個城市,他必須選擇所要走的路徑,路徑的限制是每個城市只能拜訪一次,而且最後要回到原來出發的城市。路徑的選擇目標是要求得的路徑路程為所有路徑之中的最小值。
中國郵遞員問題
著名圖論問題之一。郵遞員從郵局出發送信,要求對轄區內每條街,都至少通過一次,再回郵局。在此條件下,怎樣選擇一條最短路線?此問題由中國數學家管梅谷於1960年首先研究並給出演算法,故名。