TSP问题的三种解法-hillclimbing,simulated_annealing and genetic algorithmg

旅行商问题的优化算法：hillclimbing、Simulated_annealing与geneticalgorithm
最新推荐文章于 2021-07-09 12:08:58 发布
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#算法

本文深入探讨了旅行商问题中三种优化算法：hillclimbing、Simulated_annealing与geneticalgorithm，详细解释了它们的工作原理、特点及应用，特别关注如何避免陷入局部最优解，通过实例展示算法的实现过程和效果。
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TSP-Travelling Salesman Problem

首先是hillclimbing算法，这是一种local optimal的算法，非常容易陷入局部最优。我的方法是：现有一个初始城市序列，然后随机选取两个城市进行交换，重新计算距离，如果所得结果较原有的结果更优，则采取新的序列，否则舍弃。


Simulated_annealing算法，同样是一种local optimal算法，但是较hillclimbing算法有所改进。我的方法是：现有一个初始城市序列，然后随机选取两个城市进行交换，重新计算距离，如果所得结果较原有的结果更优，则采取新的序列，否则有一定的概率接受该序列。接受的概率P=exp(（new_distance-optimal_distance）/current_temperature)。P会随着current_temperature的下降而越来越小。通过P的设置，使得算法在执行前期有很大概率跳出局部最优解。


genetic algorithm算法，待更新.

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