TSP算法小软件要考虑的问题很多

释永思

( s4 [+ @; v: z3 ^( F5 b
3 @3 Z1 i8 O! X2 sTSP算法小软件要考虑的问题很多。
$ p2 b6 o$ _  F8 r2 ?/ c7 r0 ]/ s选择遗传算法，蚁群算法，动态规划算法三种算法，
如何让这三种算法有公共的参数，如顶点数，顶点坐标，用户自定义坐标，随机生成坐标。
0 W* J3 o' h" R- }7 m  d又如何三种算法有各自不同的参数，如遗传次数，蚁群蚂蚁数。。。
显示的顶点与坐标，如果超出屏幕如何滚动，顶点如何标号，如何显示最后路径标号。。。
这三种算法，要如何显示动态求解过程，而不是仅仅显示一个结果。。。
最后决定，不作为压力任务，有空时搞下，没空时算了，不理了。。。
* V+ X, o" C* P% z
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2016-5-10 14:12 上传

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释永思

我开发的TSP算法小软件（未完成），暂时如此，下载网址：http://pan.baidu.com/s/1geZdh2F

释永思

我开发的TSP算法小软件（未完成），暂时如此，下载网址：
http://pan.baidu.com/s/1o8y7sbK
, a7 q: U8 h3 e7 ]1 n+ U" D: P比刚才的改正了一些BUG。基本上DELPHI的遗传算法与蚁群算法都可行的了。
$ r# m/ H' @8 S+ N" g! j' _现在周末放松下先，下周开始专攻DELPHI的TSP的动态规划算法代码了。
小软件，玩下而已，不必太过认真，兴趣玩下。

释永思

首先解决TSP的DP的数据存储问题，所以称为状态压缩法。也就是用二进制字符串表示子集的方法
/ G: y2 q4 e, Y+ a. s& {2 C2 Z$ {
  t' p/ q  Q" }。一个TStringList，一行代表一列，即一行本是这样的：   01011101001,P1,P2,,,Pn，
! v* z4 \: \$ B, N  C$ `这样用TStringList来做是可能正确的方法。
由于不可能太大量，所以不用TStringList来做，改用数组来做，这样一样用二进制字串代表表示

子集的方法，就成为方向了。

释永思

经过一段时间的辛苦研究开发，TSP问题算法小软件V1.0终于开发完成了，先发出来让大家使用下
8 R; m. G7 |( R2 y. A先，有什么BUG以后再理了。有遗传算法，蚁群算法，动态规划算法，三种算法同时求解，GUI图
) S5 f2 H7 x+ i" r" o形路径显示，方便大家学习研究。
下载网址：http://pan.baidu.com/s/1nveqIV3
) `5 t& @7 Y) a2 Y0 Z+ t9 s$ u

释永思

我现在开始学习思考，遗传算法，蚁群算法，动态规划，在求连续函数的极值中的应用。
在TSP中的应用我已经知了，在连续函数中求极值，又要学习一番了。

释永思

自思自悟：
2 ?# C0 z$ X6 c1 Z4 m蚁群求极值：
, X, }- d$ x8 E2 [% d+ [  W" \一开始M个蚂蚁，平均取值，得到M个适应值。
由M个适应值，按比例比重调整信息素，
" Y7 N; @& l# _下次产生随机点时，不是平均产生，是按信息素产生，
9 x5 g( _' D6 h5 Q1 m+ `( \就是这么简单。
( R* q; E1 ~8 ?  r* c9 y不理什么路径。蚁群在求函数极值时路径对应什么，实在想不出来。

遗传算法求极值：
7 J/ _. Q0 R! O" d6 D7 |一开始M个种群，平均取值，得到M个适应值。
交叉变异，又得N个适应值，排序筛选种群。重复。
( r; u- a$ K: ~$ q7 \* A如何交叉变异，这是数字游戏。

释永思

# X- b6 J: I! K5 P7 W
关于思考一个数字与一条路径的对应关系，又令我一个午睡没法睡着。
. P1 p" |; N+ g9 j% I, Q我这样想，一个数字，假定是固定的N位数，则每位数是十进制，就是N重循环，每重循环取十个数字。
" j5 A5 ]: X/ l! B. W8 u& m这如同一个图，有N个点，每个点十条边，穷举历遍所有路径，就是N位数字的全部数字。这样，就可以和蚁群中的路径对应上了，就可以用蚁群中的节点信息素来运用到函数求极值上来了。这样，不用一个蚁点一个信息素，而是一位数字一个信息素，与TSP路径可以对应上了。为思考此，我又一个午睡没有睡着了。
( X7 v, W# K3 N/ N  x5 ^: U% m
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