用分枝限界算法解决TSP问题

本文围绕旅行商问题(TSP)展开,介绍其定义,即旅行商人拜访n个城市,每个城市仅拜访一次并回到原点,需找出最短路径。还给出程序运行环境,使用Java语言、jdk1.8及poi - 3.17 jar包,提供jar包和数据下载地址,以及项目导入和主要源代码信息。

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旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。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。

环境:程序使用语言java,jdk版本1.8,程序中用到的jar包:poi-3.17

jar包下载地址:Apache Download Mirrors

程序中使用的数据:下载地址:TSPLIB数据:att48_蚁群算法TSP问题-Java文档类资源-优快云下载

项目导入:

3.实验主要源代码

City.java//城市类,结构体

package TSP;
 
public class city {
    private int name;
    private double X;
    private double Y;
    public city(int name, double x, double y) {
        super();
        this.name = name-1;
        X = x;
        Y = y;
    }
    
    public int getName() {
        return name;
    }
    
    public void setName(int name) {
        this.name = name;
    }
    
    public double getX() {
        return X;
    }
    
    public void setX(double x) {
        X = x;
    }
    
    public double getY() {
        return Y;
    }
    
    public void setY(double y) {
        Y = y;
    }
    
    @Override
    public String toString() {
        return"city [name=" + name + ",X=" + X + ", Y=" + Y + "]";
    }
 
}

inputData.Java//导入数据类

package TSP;
 
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;
 
 
public class inputData {
 
    @SuppressWarnings("resource")
    public  static List<city> input_att48(File file){
    List<city> cityList = new ArrayList<city>();
 
    try {
        HSSFWorkbook wookbook = new HSSFWorkbook(new FileInputStream(file));
        HSSFSheet sheet = wookbook.getSheet("Sheet1");
        int rows = sheet.getPhysicalNumberOfRows();
        for(int i=1; i<rows; i++){
            HSSFRow row = sheet.getRow(i);
            if(row!=null){
                city cy = new city(i, row.getCell(1).getNumericCellValue(), row.getCell(2).getNumericCellValue());
                cityList.add(cy);
            }
        }
    }
    catch (FileNotFoundException e) {
        System.out.println("File not fount!");
    }
    catch (IOException e) {
        System.out.println("IO exception!");
    }
        return cityList;
    }
}

BABM.Java//核心代码

package TSP;


import java.io.File;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;


public class BABM {
    
    static double INF = Double.MAX_VALUE;
    static double[][] DT = null;
    static double U = INF;
    static double L = 0;
    static int n = 0;
    static int bestPathLength = 0;
    static class point implements Cloneable{
        int name = 0;
        double length;
        double g;
        double h;
        double f;
        int count;
        int[] mark = new int[n];
        int[] path = new int[n+1];

        public point(double length, double g, double h, double f, int count) {
            super();
            this.length = length;
            this.g = g;
            this.h = h;
            this.f = f;
            this.count = count;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "point [name=" + name + ", length=" + length + ", g=" + g + ", h=" + h + ", f=" + f + ", count="
                    + count + ", mark=" + Arrays.toString(mark) + ", path=" + Arrays.toString(path) + "]";
        }


        public Object clone(){
            point nd = null;
            try {
                nd = (point) super.clone();
            } catch (CloneNotSupportedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }

            nd.mark = new int[n];
            for(int r=0; r<n; r++){
                nd.mark[r] = this.mark[r];
            }

            nd.path = new int[n+1];
            for(int r=0; r<=n; r++){
                nd.path[r] = this.path[r];
            }
            return nd;
        }
    }

    static Comparator<point> cmp = new Comparator<point>() {

        @Override
        public int compare(point o1, point o2) {
            // TODO Auto-generated method stub
            return o1.f < o2.f ? -1 : 1;
        }
    };

    static point ans = new point(0, 0, 0, 0, 0);

    static void init() {
        File file = new File("E:\\Java\\arithmetic\\src\\resource\\att48.xls");
        List<city> cityList = inputData.input_att48(file);
        System.out.println("city [城市编号 城市X坐标 城市Y坐标]");
        for(int i=0; i<n; i++) {
            System.out.println(cityList.get(i).toString());
        }
        DT = new double[n][n];
        for(int i=0; i<n; i++) {
            for(int j=i; j<n; j++) {
                if(i==j) DT[i][j] = INF;
                else {
                    double dertX = cityList.get(i).getX()-cityList.get(j).getX();
                    double dertY = cityList.get(i).getY()-cityList.get(j).getY();
                    DT[i][j] = Math.sqrt(dertX*dertX + dertY*dertY);
                    DT[j][i] = DT[i][j];
                }
            }
        }
    }

    static void solve() {
        Queue<point> q = new PriorityQueue<point>(cmp);
        point cur = new point(0, 0, 0, 0, 0);
        cur.mark[0] = 1;
        q.add(cur);
        while(!q.isEmpty()) {
            cur = (point) q.poll().clone();
            int count = 0;
            for(int i=0; i<n; i++) {
                count += cur.mark[i];
            }
            if(count==n) {
                double t = cur.length+DT[cur.path[n-1]][0];
                if(t < U) {
                    ans = (point) cur.clone();
                    U = t;
                }
// return cur;
            }
            if(cur.length>U) continue;
            for(int i=0; i<n; i++) {
                if(cur.mark[i]!=0) continue;
// point next = new point(i, cur.length+DT[cur.name][i], 0, 0, cur.f+DT[cur.name][i]-1, j+1, temp);
                point next = (point) cur.clone();
                next.name = i;
                next.length = cur.length+DT[cur.name][i];
                next.f = cur.f + DT[cur.name][i] - 1;
                int j=0;
                for(j=1; j<=n; j++) {//将上一个点的路径复制到下一个点
                    if(cur.path[j]==0) break;
                    next.path[j] = cur.path[j];
                }
                next.path[j] = i;
                next.mark[i] = 1;
                q.add((point) next.clone());
            }
        }
        return;
    }
    @SuppressWarnings("resource")
    public static void main(String[] args) {

// TODO Auto-generated method stub
        System.out.println("----------------分支界限算法解决TSP问题----------------");
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        while(true) {
            System.out.println();
            System.out.println("请输入城市数:");
            n = in.nextInt();
            if(n>48) {
                System.out.println("样例有限,城市数不能超过48!");
                return;
            }
            init();
            solve();
            System.out.println("旅行路线:");
            System.out.print(ans.path[0]);
            for(int i=1; i<=n; i++) {
                System.out.print("->");
                System.out.print(ans.path[i]);
            }
            System.out.println();
            System.out.print("路线长度:");
            System.out.println(ans.length+DT[ans.path[n-1]][0]);
        }
    }

}

输入输出:

限界类又称为剪枝限界或分支定界,它类似于回溯,也是一种在问题的解空间树T上搜索问题解的算法。它与回溯有两点不同:①回溯只通过约束条件剪去非可行解,而分支限界不仅通过约束条件,而且通过目标函数的限界来减少无效搜索,也就是剪掉了某些不包含最优解的可行解。②在解空间树上的搜索方式也不相同。回溯以深度优先的方式搜索解空间树,而分支限界则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。分支限界的搜索策略是:在扩展结点处,先生成其所有的儿子结点(分支),然后再从当前的活结点表中选择下一个扩展结点。为了有效地选择下一扩展结点,以加速搜索的进程, 在每一活结点处,计算一个函数值(限界),并根据这些已计算出的函数值,从当前活结点表中选择一个最有利的结点作为扩展结点,使搜索朝着解空间树上有最优解的分支推进,以便尽快地找出一个最优解。 从活结点表中选择下一扩展结点的不同方式导致不同的分支限界。最常见的有以下两种方式: ①队列式(FIFO)分支限界:队列式分支限界将活结点表组织成一个队列,并按队列的先进先出原则选取下一个结点为当前扩展结点。 ②优先队列式分支限界:优先队列式分支限界将活结点表按照某个估值函数C(x)的值组织成一个优先队列,并按优先队列中规定的结点优先级选取优先级最高的下一个结点成为当前扩展结点。 影响分支限界搜索效率的有两个主要因素:一是优先队列Q的优先级由C(x)确定,它能否保证在尽可能早的情况下找到最优解,如果一开始找到的就是最优解,那么搜索的空间就能降低到最小。二是限界函数u(x),它越严格就越可能多地剪去分支,从而减少搜索空间。 在用分支限界解决TSP问题时,有不少很好的限界函数和估值函数已经构造出来出了(限于篇幅,这里不做详细介绍), 使得分支限界在大多数情况下的搜索效率大大高于回溯。但是,在最坏情况下,该算法的时间复杂度仍然是O(n!),而且有可能所有的(n-1)!个结点都要存储在队列中。 近似算法是指不能肯定找到最优解的算法,但通常找到的也是比较好的解,或称近似最优解。[20]一般而言,近似算法的时间复杂度较低,通常都是多项式时间内的。由于近似算法的时间效率高,所以在实际应用中,主要是使用近似算法,这一类算法也一直是研究的主要对象。传统的近似算法以采用贪心策略和局部搜索为主,而几十年来,随着以遗传算法为代表的新型启发式搜索算法的逐步完善,在解决TSP问题上获得了巨大的成功。遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等已经成为公认的好算法。在本节中,将介绍传统的近似算法
<think>好的,我现在需要回答用户关于分支限界算法解决TSP问题的具体步骤和实现方。首先,我得回忆一下分支限界的基本概念,以及它如何应用于TSP问题TSP问题,也就是旅行商问题,是一个经典的组合优化问题,目标是找到访问所有城市并回到起点的最短路径。 用户之前提供的引用资料里有提到一些关键点,比如分支限界使用优先队列来管理节点状态,优先处理路径较短的节点,这样可以更快找到最优解。引用中的内容还提到了上下界的确定方,比如用贪心算法确定上界,每行两个最小值的一半作为下界。此外,还有关于分枝的具体操作,比如在某个节点不符合整数约束时,分成两个子问题。 首先,我需要整理分支限界的基本步骤。通常,分支限界包括几个步骤:初始化、生成初始节点、处理队列中的节点、剪枝、扩展子节点、更新最优解等。然后结合TSP问题的具体需,比如如何表示路径、计算路径长度、以及如何确定上下界来剪枝。 接下来,我需要考虑如何将这些步骤具体化。比如,初始化时需要建立邻接矩阵,设置初始的上界和下界。初始节点可能只包含起点,路径长度为0,未访问的城市集合需要排除起点。优先队列用来存储这些节点,并根据当前路径长度排序,确保每次取出的是最有希望的节点。 在处理每个节点时,需要检查是否已经访问了所有城市。如果是,就计算回到起点的总路径,并更新当前的最优解。如果不是,就需要生成子节点,也就是扩展当前路径到下一个未访问的城市。同时,需要计算每个子节点的下界,如果下界超过当前上界,则剪枝,不再继续处理该分支。 关于上下界的确定,引用中提到的使用贪心算法得到上界,而每行两个最小值的均值作为下界。这可能涉及到对每个节点的下界计算,确保只有那些有可能超过当前最优的路径才会被进一步探索。 另外,优先队列的使用是关键,因为它决定了节点的处理顺序。在Python中,可以使用堆结构来实现优先队列,根据节点的下界值进行排序。每次从队列中取出下界最小的节点进行处理,这样可以优先探索更有可能得到更优解的路径。 在实现时,需要注意数据结构的设计。比如,每个节点可能需要包含当前路径、已访问的城市集合、当前路径长度以及下界值。在Python中,可以使用元组或者自定义类来表示节点,堆可以根据下界值来排序这些节点。 剪枝策略是提高算法效率的关键。如果某个节点的下界已经超过了当前最优解的上界,那么该节点的所有子节点都不可能得到更优的解,因此可以直接剪掉,不再加入队列。这样可以减少不必要的计算,加快算法速度。 然后,我需要考虑代码的大致结构。比如,初始化部分读取城市之间的距离矩阵,设置初始的上界(可能通过贪心算法),然后开始循环处理优先队列中的节点。对于每个节点,扩展所有可能的子节点,计算它们的下界,并决定是否加入队列或剪枝。 还需要注意一些细节,比如如何表示已访问的城市集合。可以使用位掩码(bitmask)来高效地表示,这在Python中可以通过整数来表示,每一位代表一个城市是否被访问过。 在测试算法时,可能需要生成不同的距离矩阵,包括一些不可达的情况(用INF表示),这时候在计算路径时需要处理这些INF值,避免选择不可达的路径。 最后,要验证算法的正确性,可以通过小规模的测试案例,比如3个或4个城市,手动计算最优解,然后查看算法是否能正确找到。此外,性能测试也是必要的,尤其是对于大规模的城市数量,分支限界可能会面临组合爆炸的问题,这时候需要优化剪枝策略和数据结构来提高效率。 总结来说,分支限界解决TSP问题的步骤大致分为初始化、节点扩展、剪枝、更新最优解和优先队列管理。每一步都需要仔细处理,确保算法的高效性和正确性。同时,结合引用中的上下界确定方和优先队列的使用,可以有效地减少搜索空间,快速找到最优解。</think>### 分支限界算法解决TSP问题的实现步骤 #### **1. 算法框架** 分支限界通过**优先队列**管理搜索节点,优先处理路径长度更短的节点,结合**上下界剪枝**缩小搜索空间,最终找到TSP问题的最优解[^2][^3]。 --- #### **2. 具体步骤** 1. **初始化** - 构建邻接矩阵存储城市间距离,例如`dist[i][j]`表示城市$i$到$j$的路径长度。 - 设置**初始上界(up)**:通过贪心算法生成一个可行解(如最近邻)作为初始上界[^3]。 - 设置**初始下界(down)**:计算邻接矩阵每行的两个最小值之和的均值,公式为: $$ \text{down} = \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{n} \left( \min_{j \neq i} \text{dist}[i][j] + \text{次小值} \right) $$ 该下界保证小于等于最优解[^3]。 2. **生成初始节点** - 起点为城市0(假设固定起点),路径长度为0,未访问城市集合为`{1, 2, ..., n-1}`。 - 将初始节点加入优先队列,按路径下界排序。 3. **处理队列中的节点** - **循环**从优先队列中取出下界最小的节点。 - **终止条件**:队列为空或找到最优解(当前节点的下界等于最优解)。 4. **剪枝条件** - 若当前路径长度 ≥ 当前上界(up),则剪枝[^3]。 - 若节点下界 ≥ 当前最优解,则剪枝。 5. **扩展子节点** - 遍历所有未访问的城市,生成子节点: - 更新路径:`当前路径 + 新城市`。 - 更新路径长度:`当前长度 + dist[当前城市][新城市]`。 - 计算子节点的下界:`当前路径长度 + 剩余未访问城市的最小边权和`[^3]。 6. **更新最优解** - 若子节点访问了所有城市且路径长度 < up,则更新up为当前路径长度,并记录完整路径。 --- #### **3. 关键实现细节** - **优先队列排序规则**:按节点的下界升序排列,确保优先处理更优的分支[^2]。 - **下界计算**:剩余未访问城市的最小边权需动态计算,例如取每行两个最小值的均值。 - **路径存储**:使用位掩码(bitmask)高效记录已访问城市,例如`visited = 0b101`表示城市0和2已访问。 --- #### **4. 伪代码示例** ```python import heapq def branch_and_bound_tsp(dist): n = len(dist) up = greedy_tsp(dist) # 贪心算法初始上界 down = calculate_lower_bound(dist) # 计算初始下界 heap = [] # 初始节点:起点0,已访问{0},路径长度0,下界down heapq.heappush(heap, (down, 0, 1, [0])) # (下界, 当前长度, 已访问掩码, 路径) best_path = None while heap: current_bound, current_len, visited_mask, path = heapq.heappop(heap) if len(path) == n: total_len = current_len + dist[path[-1]][0] if total_len < up: up = total_len best_path = path + [0] else: for city in range(n): if not (visited_mask & (1 << city)): new_len = current_len + dist[path[-1]][city] new_bound = new_len + calculate_remaining_bound(dist, path + [city]) if new_bound < up: new_mask = visited_mask | (1 << city) heapq.heappush(heap, (new_bound, new_len, new_mask, path + [city])) return best_path, up ``` --- #### **5. 性能优化** - **动态更新上界**:每次找到更优解时更新up,缩小剪枝范围。 - **对称性剪枝**:若`dist[i][j] = dist[j][i]`,可限制路径顺序减少重复计算。 - **预处理**:将不可达边(如`INF`)在计算下界时排除[^5]。 --- #### **6. 应用场景** - 城市数量较小(n ≤ 30)的TSP问题。 - 需精确解的物流路径规划、电路板钻孔路线优化等[^1]。 ---
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