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求解TSP有没更好的算法

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发表于 2010-9-7 16:39 |只看该作者 |正序浏览
|招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
无论遗传、蚁群、退火等方法都只是个可行解,而且没次运行结果都不相同,感觉求解最优解就如果中彩票头等奖一样,可遇而不可求。结和图论知识以及动态规划,小弟编了段程序,结果那些启发式算法结果都好,但我不敢肯定这是最优解,我的算法还需要理论的支撑,我想能得到大虾们的顶力帮助,先谢谢啦
zan
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GraBUAA        

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  • TA的每日心情
    开心
    2012-5-25 09:22
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    [LV.5]常住居民I

    其实各种算法都是有很严密的理论基础的,你要是不做科研的话,基本知道用就行了,你说的最优,那是理论上的吧!!
    好好学习
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    回复 枫露之茗 的帖子. _' I2 D6 ], K- P$ I: ^

    ; x  `1 F6 X; o) ]. ^0 f$ t6 S0 C% j6 j3 B6 K
        大哥,你研究出来让小弟学习吧,呵呵
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    万事皆有可能,探寻真理之路本来就曲折,但前途是光明的!5 e4 B; @" K- A7 ~7 k0 Z* e
    & _$ Y. z! C) Q9 A% P7 ?8 }
       
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    -   =     -      现在很多新的算法都通过TSP问题来检测其优越性,但算法都有其缺点,很难完美!期待楼主能够探寻到最佳的方法!
    + ~( k, M9 B* B, W' a7 `0 @. W& A# V: e% j
       
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    回复 枫露之茗 的帖子
    # L+ u* B* ^8 c
    8 G. S: X( m' S1 y& [/ x* A! w& M' t
    / F. C5 {) [1 H( o    难道就不能得到最优的简单方法吗
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    貌似神经网络中的Hopfield网络算法相对而言结果较稳定,而且理论上可以找到最优解。但正如楼主所说,现在很多的算法容易陷入局部最优,虽然限制其停留于局部最优的改进方法层出不穷,但貌似还是有bug。用图论算法在TSP规模很大时求解效率低.................还是得慢慢琢磨啊
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