加权有向完全图中找最小TSP圈

本文探讨了如何使用动态规划解决旅行商问题(TSP),这是一种经典的NP难问题。通过定义状态变量、决策变量和状态转移方程,文章详细介绍了动态规划求解TSP的全过程,包括指标函数和最优指标函数的定义,以及编程思路。

描述:一个加权有向完全图,找出里面的最小TSP圈。可以使用动态规划,差分,枚举等。(顶点数不多余5)

 

这是算法的实验题,TSP问题是NP难问题,我用的是动态规划。

解:

一、动态转移方程。(假设有5个点)

       变量K,已经便利过K个顶点,K=1,2,3,4,5,K=1表示刚从V1出发,K=5表示已经回到起点。

       状态变量xk=(i, Sk); 已遍历k个节点,当前位于i的结点,还未遍历的结点的集合为Sk, x1=(1,{2,3,4,5}),x6=(i,φ);X7=(1,φ)

       决策变量UK=(i,j);已遍历K个节点,当前位于i节点,下一个要访问j节点。

       状态转移方程:Xk+1=T(xk, uk)=(j, Sk-{j});

       第K阶段的指标函数 Vk = D[i, j];

       最优指标函数F(Sk)= F(i, Sk): 已遍历过K个节点,当前从i结点出发,访问Sk中的一节点一次且且一次,最后返回起点V1的最短距离。

       则Fk(i, Sk) = min {D[i,j] + Fk+1(j, Sk-{j})}; 1<=k<=4; F5(x5) = F7(1,φ) = 0;

二:编程思路。

    后两个数组是n * 2^n-1,

       回溯法输出最短路径。

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