自适应大邻域搜索代码系列之(1) - 使用ALNS代码框架求解TSP问题

最新推荐文章于 2025-07-05 01:16:08 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-05 01:16:08 发布 · 1.6k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了如何利用ALNS算法框架解决旅行商问题（TSP）。首先简述背景，接着详细说明在Windows环境下安装MinGW和配置环境变量的过程，以及下载和修改源代码的步骤。通过编译过程生成所需的动态链接库和执行程序，并提到代码求解Berlin52问题的优化目标。最后预告后续文章将深入解析ALNS代码框架。

前言

上次出了邻域搜索的各种概念科普，尤其是LNS和ALNS的具体过程更是描述得一清二楚。不知道你萌都懂了吗？小编相信大家早就get到啦。不过有个别不愿意透露姓名的热心网友表示上次没有代码，遂不过瘾啊~哎，大家先别急，代码有得你们酸爽的……

不过由于ALNS的代码量实在太大，小编打算把这个做成一个系列来一一为大家讲解，好让小伙伴们彻底把这个算法框架的代码吃透。今天暂时还是先不对代码进行讲解，先来教大家怎么使用ALNS的框架求解一个TSP问题吧~

环境准备

小编的演示是基于Windows 10 x64位环境的（Linux党就更简单了），其他Windows 环境也类似。在此之前我们需要配置几个东西。

2.1 安装MinGW

这玩意单独装比较麻烦，但是安装devC++会自带这玩意儿，特别方便。没有安装devC++的小伙伴戳下面链接（https://pan.baidu.com/s/1PJ5uxGKmk

最低0.47元/天 解锁文章
infinitor
关注
基于大邻域搜索算法（LNS）的带容量车辆路径规划问题求解及Matlab代码实现
MZEing的博客
09-21 436
车辆路径规划是一类重要的组合优化问题，涉及在给定的时间窗口内，为一组车辆规划最优的路径，以使得各车辆能够有效地完成一系列配送任务。另外，每个顾客点i到顾客点j之间的距离用d[i][j]表示。该函数接受问题的输入参数，包括顾客点集合C、顾客点的需求量d、车辆的最大容量限制Q、顾客点的时间窗口T、顾客点之间的距离矩阵dMatrix、算法的最大迭代次数maxIterations和每次移除的顾客点数量L。在大邻域搜索中，通过移除一定数量的顾客点，并插入被移除的顾客点，以在解空间中进行搜索。用于判断解的有效性，
专业学习｜一文了解并实操自适应大邻域搜索（讲解&代码）
weixin_63253486的博客
02-05 1302
自适应大邻域搜索算法（ALNS）是一种用于解决组合优化问题的元启发式算法，通过破坏和修复操作生成大邻域并结合自适应机制动态调整操作权重，从而有效跳出局部最优解。它基于大邻域搜索（LNS）的思想，通过部分解的破坏与修复生成新解，并根据操作的历史表现动态调整选择概率。ALNS具有全局搜索能力强、自适应特性显著以及灵活性高的优点，适用于车辆路径规划、调度和资源分配等多种组合优化问题，但也存在参数调整复杂和计算复杂度高的缺点。
ALNS算法（自适应大领域搜索算法）
qq_45760401的博客
05-29 3521
ALNS的C++实现
探索优化之旅：深入解析Python中的ALNS框架
gitblog_00040的博客
06-08 795
探索优化之旅：深入解析Python中的ALNS框架 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/al/ALNS 项目介绍 在当今这个数据驱动的时代，解决复杂的组合优化问题成为众多行业的需求关键。ALNS——一款基于Python实现的自适应大邻域搜索（Adaptive Large Neighbourhood Search）框架，正是一把解锁这些问题的强大工具。它提供了一种...
优化算法|自适应大邻域搜索算法及MATLAB代码实现
eternal1995的博客
07-26 1492
自适应大邻域搜索算法及MATLAB代码实现
运筹系列39：ALNS使用
kittyzc的博客
05-18 7904
1. ALNS介绍 ALNS(Adaptive Large Neighborhood Search)是现在用的很多的启发式算法，发表于2010年。其基本思路是不断destroying和repairing问题。 定义XXX为问题III的可行解集，c(X)表示要优化的目标。我们从一个初始解x1出发，搜索N(x1)领域范围内的最优值x2，然后再搜索N(x2)范围内的最优值x3……，这是最优梯度下降法。 ...
Python实现自适应大邻域搜索算法解决TSP问题
04-30
**Python实现自适应大邻域搜索算法解决TSP问题** 旅行商问题（Travelling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是在访问每个城市一次后返回起点时，找到最短的路径。这是一个NP完全问题，意味...
TSP问题解析篇之自适应大邻域搜索(ALNS)算法深度通读（附python代码）
wenyusuran的专栏
01-18 4271
01 概念科普篇 关于neighborhood serach，这里有好多种衍生和变种出来的胡里花俏的算法。大家在上网搜索的过程中可能看到什么Large Neighborhood Serach，也可能看到Very Large Scale Neighborhood Search或者今天介绍的Adaptive Large Neighborhood Search。 对于这种名字相近，实则大有不同的概念，很是让小编这样的新手头疼。不过，小编喜欢凡事都要弄得清清楚楚明明白白的。为了防止大家混淆这些相近的..
干货|自适应大邻域搜索（ALNS）算法求解带时间窗的车辆路径规划问题（附java代码）
zll_hust的博客
03-21 1万+
转眼距离开学又过去一个多月了，不知道大家在家里学习的怎么样？这段时间小编在家里也没闲着，时隔多日，再次为大家带来干货内容。 邻域搜索类启发式算法有很多种，比如禁忌搜索啦，模拟退火啦，变邻域搜索啦等等。这次带来的自适应大邻域搜索代码，相对上述几种会更复杂，编写相对全面。 小编在编写代码时，主要采用git-hub上一位作者de.markusziller的代码，参考他的ALNS框架下写出了解决带时间窗的...
Python实现VRP常见求解算法——自适应大邻域搜索算法（ALNS）
热门推荐
Better.C的博客
03-21 1万+
基于python语言，实现经典自适应大邻域搜索算法（ALNS）对车辆路径规划问题（CVRP）进行求解。
ALNS算法——二、Destroy和Repair方法代码解析
sky的博客
09-10 1426
转载自：Destroy和Repair方法代码实现解析 在整一个ALNS框架中呢，涉及这俩的有： Destroy和Repair方法的具体实现、Destroy和Repair方法管理（包括各个Destroy和Repair方法权重分配、成绩打分、按权重选择哪个Destroy和Repair方法等操作）。 Destroy和Repair方法具体实现模块 Destroy和Repair方法管理模块 一、Destroy和Repair方法具体实现 关于Destroy和Repair方法，由三个类组成，分别
【VRP问题】基于大邻域搜索算法LNS算法求解带容量的车辆路径规划问题附Matlab代码
m0_57702748的博客
06-10 626
LNS算法是一种启发式算法，用于解决组合优化问题，其基本思想是在每一步中随机选择一个子问题，然后对其进行求解，并将得到的解用于更新全局最优解，不断迭代直到满足终止条件。LNS算法通常用于解决NP难问题，如TSP、VRP等。VRP问题是指在有限数量的车辆和客户需求点之间建立最优的路径规划方案，使得总路程或总成本最小，同时满足车辆容量限制等约束条件。
ALNS自适应大规模邻域搜索在大规模复杂结构优化问题中的应用
最新发布
weixin_56561293的博客
07-05 610
场景层级划分无人机+卡车配送主层：卡车路径；子层：无人机起飞/落点与飞行任务项目调度主任务：工作包安排；子任务：任务细分、资源分配城市公共交通优化主层：线路设置；子层：车辆时刻表和车辆流动路径航班调度主层：飞行计划；子层：地面维护、机组安排每个“主层”决策影响“子层”的可行性与优化程度，层间存在结构依赖。在主层扰动的基础上，对与之相关的子结构同步设计扰动与修复操作，并可独立或联合优化其子结构。这类算子实现结构层次化解耦，保证扰动后仍能通过修复构造一个可行的完整解。技巧说明。
模拟退火算法+大规模邻域算法求解大规模固定节点的路径规划问题matlab代码
墨叔的博客
04-26 1710
一、模拟退火算法 模拟退火算法通常用来求解TSP问题，具体过程见https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41971010/article/details/115897857?spm=1001.2014.3001.5502 二、大规模邻域算法 自适应大邻域搜索算法（Adaptive Large Neighborhood Search），简称（ALNS），是由Ropke与Pisinger在2006年提出的一种启发式方法，其在邻域搜索的基础上增加了对算子的作用效果的衡量，使算法能够自动选择
水文|关于ALNS的一篇综述|水文是自己的这篇博客，不是里面的综述
Zzzzzzz_s的博客
11-28 3282
ALNS（Adaptive Large Neighborhood Search）算法是一种元启发式框架，用于在优化问题中寻找全局最优解。ALNS框架基于大邻域搜索的概念，通过破坏和修复操作来改进解决方案，同时利用自适应的方式选择不同的邻域。ALNS具有适应性、多邻域使用和在不同领域实施的灵活性等优点。在运输优化、制造业、医疗保健、农业和多目标优化问题等领域，ALNS算法已经取得了成功的应用。ALNS算法的关键在于使用大邻域进行搜索，这样可以更容易地在解决空间中从一个有希望的区域导航到另一个区域。
ALNS-自适应大邻域搜索算法
Lukkkka77的博客
09-14 3182
是由Ropke与Pisinger在2006年提出的一种启发式方法，其在邻域搜索的基础上增加了对算子的作用效果的衡量，使算法能够自动选择好的算子对解进行破坏与修复，得到一个成本（cost）最低的一个解。由于算法的自动反馈更新权重机制，根据算子的历史表现与使用次数选择下一次迭代使用的算子，通过算子间的相互竞争来生成当前解的邻域结构，而在这种结构中有很大概率能够找到更好的解，同时可以尽可能地避免出现局部最优解的情况。
智能优化系列|第一期：自适应大领域搜索算法（ALNS算法）详解与实战案例（附python代码）
扎实耕耘，终有所获
08-29 4888
​ Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) 算法是一种元启发式算法，用于解决组合优化问题。ALNS 算法结合了离散优化中的邻域搜索和元启发式算法的特点，能够有效地应对各种复杂的优化问题。 ALNS 算法的核心思想自适应大领域搜索的核心思想是：破坏解、修复解、动态调整权重并选择（自适应）。通过设计多组破坏算子和修复算子，扩大解空间搜索范围，对当前解进行改进，表现好的破坏和修复方法相应地得到高分，权重也越高。在每次迭代中，根据以往表现对各个破坏和修复算子进行选择..
自适应大规模邻域算法(ALNS)解决VRPTW问题(JAVA)
Made-In-China-0711的博客
03-31 8057
本文介绍了一种启发式算法（ALNS）的Java代码，并用该算法求解了VRPTW问题实例（SolomnC101（100）算例）。结果显示算法的运行时间在可接受范围内。
80、ALNS实现
chaoyuzhang的博客
10-08 319
from VRP.CVRP.tool.Value import * from VRP.CVRP.method.Init.Insert import * from VRP.CVRP.tool.Graph_transform import * class Input: def __init__(self, points, capacity, XBest, valueBest): self.points = points self.capacity = capacity.
基于Python的自适应大邻域搜索算法求解TSP
该问题本质上是经典的组合优化难题——旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的求解，而采用的方法是当前在启发式优化领域中非常高效且具有自适应能力的“自适应大邻域搜索算法”（Adaptive Large ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值