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[问题求助] TSP算法小软件要考虑的问题很多

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释永思        

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    发表于 2016-5-4 15:13 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    本帖最后由 释永思 于 2016-5-10 14:12 编辑
    ; ]4 {' F& {9 t3 ?$ [# ^7 E! T; q( b: [, H) v
    TSP算法小软件要考虑的问题很多。% W* k7 O& z3 F* _1 T& T9 U
    选择遗传算法,蚁群算法,动态规划算法三种算法,
    3 L' `2 V- G3 s+ Y# d( T6 R0 s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。
    4 O! ~3 r  n# a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。。。
    ' F6 t( W$ b) n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。。。/ }% h8 L! h+ S
    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。。。
    . F5 Y& y9 A. s9 y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. `# ]# X4 N3 Y3 v. `
    9 M* M) F9 |2 y5 _/ k& ~ TSPv20.rar (222.11 KB, 下载次数: 1)
    : `9 {( j# @& z0 Q+ @; C: C" ^/ l" `1 k" ?9 [! T
    TSP1.png TSP2.png
    3 B9 C3 ~$ n6 N: K4 m  r QQ图片20160504163318.jpg * ~! F# v9 d9 R$ Q0 U7 F& i9 U

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    2 P1 P1 K) p4 s; X0 c- W8 l
    * W( Q: u' f1 l" W3 b2 @
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    . l, I; D% e/ {1 Y/ y8 V" q% G% [8 @( [

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    ) G# N* F, O  v' B1 z- x* E6 p7 Y5 T3 m' w. O
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    & ?7 W9 c* f3 ~& x) G% M& Z" J3 Z  S1 ^* G4 f! N0 S& y% ^, w# D
    # m( b8 W0 P, T3 K4 o. q* y# {. }9 w* {
    zan
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    我开发的TSP算法小软件(未完成),暂时如此,下载网址:$ a& Z4 U" N2 P, C+ j6 x4 c
    http://pan.baidu.com/s/1o8y7sbK5 Q! @+ k' w4 [' r- d* G
    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。& L5 z/ r6 F. z: |3 j: F- M  b# u
    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。. a2 A$ v% m! H- d2 a
    小软件,玩下而已,不必太过认真,兴趣玩下。
    : L7 v, h  c- G8 \+ J6 P- q
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    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9 B& R7 W% `1 s3 N
    ' s, o; F( z/ H. J* z; v
    。一个TStringList,一行代表一列,即一行本是这样的:   01011101001,P1,P2,,,Pn,
    % f+ Y7 t# D8 T: L这样用TStringList来做是可能正确的方法。
    / r. o1 ]( E. I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
    4 Z/ c1 x( \3 J- d! j' {
    : |" ^; M+ m; e; i0 T子集的方法,就成为方向了。
    4 X. g1 Q4 U5 L( g, [
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    本帖最后由 释永思 于 2016-5-10 16:32 编辑 + P2 t! b6 g0 @' v0 z
    ) z! {+ \9 S6 q4 r$ Y
    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* S& B2 Q9 t6 p1 l
    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
    " \3 J1 q0 |6 n, |+ A形路径显示,方便大家学习研究。' a: o- y5 n, D8 u
    下载网址:http://pan.baidu.com/s/1nveqIV32 W9 f8 k6 b! W! b% u* f4 y0 b4 y. T9 _
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    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。9 V5 O# g7 r% T6 C8 I8 E  X
    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。( K2 t  p8 J: n: U/ b" S# e/ m; [$ b
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    自思自悟:* M9 R, k! a' L) y3 @
    蚁群求极值:
    2 R5 U/ g, g4 R9 ]4 |; E. _一开始M个蚂蚁,平均取值,得到M个适应值。
    ! v1 g& m- q4 m" H由M个适应值,按比例比重调整信息素,' l8 u9 R$ v) V2 |; i$ Y: _
    下次产生随机点时,不是平均产生,是按信息素产生,; a* `. p2 U. B6 }" o2 A, `
    就是这么简单。' V4 p* Y# L  K. {. p2 e
    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。
    . b" P+ ]/ f* `' y6 o4 a4 N1 Q" G/ _5 a  c
    遗传算法求极值:5 W% j( ~' W3 D
    一开始M个种群,平均取值,得到M个适应值。
    % f" N& d& I3 k3 v交叉变异,又得N个适应值,排序筛选种群。重复。
    4 n. h4 [+ m5 G& E' j" R0 y* U  A4 |如何交叉变异,这是数字游戏。2 ^% r$ @( ?# B
    5 G5 E% I) W( q) I9 g
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    本帖最后由 释永思 于 2016-5-12 15:34 编辑 1 E4 J9 v' o  y$ O2 q+ q! d2 j

    2 ?6 n# e+ V' d' A4 L0 F0 T$ u* c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。
    : H* k' I  d# g; _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。! R. `4 w% C! L
    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。
    . U/ D4 h" v5 }2 ]) x9 `) b6 F9 N# p* h& @9 p0 m  T& I
    蚁群算法原理及其应用 2005,462页.png * z: ]/ c2 o* P* y

    / w& v5 G! a& s# p5 F! @2 P* q# M3 D0 |1 |
    1 C0 x+ u/ C( S" O" |% p
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