A. TSP问题数学模型的研究历史
旅行商问题字面上的理解是:有一个推销员,要到n个城市推销商品,他要找出一个包含所有n个城市的具有最短路程的环路。 TSP的历史很久,最早的描述是1759年欧拉研究的骑士周游问题,即对于国际象棋棋盘中的64个方格,走访64个方格一次且仅一次,并且最终返回到起始点。 TSP由美国RAND公司于1948年引入,该公司的声誉以及线性规划这一新方法的出现使得TSP成为一个知名且流行的问题。
B. TSP问题数学模型的问题解法
1、途程建构法(Tour Construction Proceres)
从距离矩阵中产生一个近似最佳解的途径,有以下几种解法:
2)节省法(Clark and Wright Saving):以服务每一个节点为起始解,根据三角不等式两边之和大于第三边之性质,其起始状况为每服务一个顾客后便回场站,而后计算路线间合并节省量,将节省量以降序排序而依次合并路线,直到最后。
3)插入法(Insertion proceres):如插入法、最省插入法、随意插入法、最远插入法、最大角度插入法等。
2、途程改善法(Tour Improvement Procere)
先给定一个可行途程,然后进行改善,一直到不能改善为止。有以下几种解法:
1)K-Opt(2/3 Opt):把尚未加入路径的K条节线暂时取代路径中K条节线,并计算其成本(或距离),如果成本降低(距离减少),则取代之,直到无法改善为止,K通常为2或3。
2)Or-Opt:在相同路径上相邻的需求点,将之和本身或其它路径交换且仍保持路径方向性。
3、合成启发法(Composite Procere)
1)起始解求解+2-Opt:以途程建构法建立一个起始的解,再用2-Opt的方式改善途程,直到不能改善为止。 2)起始解求解+3-Opt:以途程建构法建立一个起始的解,再用3-Opt的方式改善途程,直到不能改善为止。
C. 数学建模 旅行商路线规划问题。第一问用改良圈算法已经解决,请问第二问该用什么算法(每段高速和普通公
每段高速和普通公路里程数不同
导致总费用=油费+路费不同
这个题目有点意思
要不要考虑高速和普通公路的单位油耗不同
D. TSP问题数学模型的简介
“旅行商问题”常被称为“旅行推销员问题”,是指一名推销员要拜访多个地点时,如何找到在拜访每个地点一次后再回到起点的最短路径。规则虽然简单,但在地点数目增多后求解却极为复杂。以42个地点为例,如果要列举所有路径后再确定最佳行程,那么总路径数量之大,几乎难以计算出来。多年来全球数学家绞尽脑汁,试图找到一个高效的算法,在大型计算机的帮助下才取得了一些进展 。
TSP问题在物流中的描述是对应一个物流配送公司,欲将n个客户的订货沿最短路线全部送到。如何确定最短路线。
TSP问题最简单的求解方法是枚举法。它的解是多维的、多局部极值的、趋于无穷大的复杂解的空间,搜索空间是n个点的所有排列的集合,大小为(n-1)。可以形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带,各山峰或山谷的高度即是问题的极值。求解TSP,则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程。
E. TSP问题数学模型的介绍
TSP,即Traveling Salesman Problem,也就是旅行商问题,又译为旅行推销员问题、货郎担问题,简称为TSP问题,是最基本的路线问题,该问题是在寻求单一旅行者由起点出发,通过所有给定的需求点之后,最后再回到原点的最小路径成本。最早的旅行商问题的数学规划是由Dantzig(1959)等人提出。
F. 急!!求图论中旅行商问题概述以及分析
用个大型算法吧,什么神经网络呀,蚁群算法呀,这就是亮点,还有问题考虑实际点,三个人好好商量一下,一商量问题就好解决了,加油
G. 数学建模旅行商问题
运筹学方法,可以参考最小流最大流问题,根据原因的条件,分别对B,C,D,E,F进行权值表示,选价格最小那四个地方罗~~~
H. 请问你的《数学建模经典问题——旅行商问题》第6页(7-3)公式怎么解释啊为什么有了它就是完整回路谢谢
你现在明白了吗?我几年前上传的文件,现在都忘记了。你现在如果还不明白我可以找个时间再看一遍回答你的问题。
I. 数学建模TSP问题(旅行商问题)与CPP问题(中国邮递员问题)有什么区别
旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数内学领域中著名容问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
中国邮递员问题
著名图论问题之一。邮递员从邮局出发送信,要求对辖区内每条街,都至少通过一次,再回邮局。在此条件下,怎样选择一条最短路线?此问题由中国数学家管梅谷于1960年首先研究并给出算法,故名。