多起点的局部搜索算法(multi-start local search)解决TSP问题（附Java代码及注释）

以下文章来源于数据魔术师 ，作者向柯玮

前言

各位看客老爷们，大家好~

今天要为大家带来的干货是multi-start local search算法解决TSP问题（Java的实现）。

大家可不要因为这个算法的名字比较长,就觉得这个这个算法很难，其实没有哦-

这个算法还是非常简单的，希望大家能够通过这个简单的算法来了解面对NP-hard问题，我们可以采取的策略是什么。

算法简介

这个算法，其实大家通过名字就可以知道，一定和Iterated local search（迭代局部搜索算法）存在一定的联系。

（这是当然呀，名字都差不多，还需要你说吗？）

迭代局部搜索算法公众号在之前已经介绍过了，有兴趣的小伙伴可以再看看~

干货|迭代局部搜索算法(Iterated local search)探幽（附C++代码及注释）

这两个算法相似的地方我们就不多说了。我们主要介绍这个算法优势之处。

优势

这种算法，他是多起点的，初始解的生成和遗传算法挺类似的。

通过随机打乱，生成多个随机新解，以此来增大达到最优解的目的。

可能大家光这么看，没啥感觉，我们可以通过数学公式来让大家直观的感受一下。

我们认为有N个城市，令传统的LS搜索的次数为A，传统的MLS搜索次数为A',改进过的MLS搜索次数为A'',可以容易得出下面的公式。

现在让我们再来看看实际的程序跑出来的结果。

这是传统的