TSP算法小软件要考虑的问题很多

释永思

* O, N" V4 l/ f4 }  H
TSP算法小软件要考虑的问题很多。
$ D+ R2 j2 `( w1 x7 d$ G: v, H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。
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。。。
" _7 N& {0 h" w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。。。
6 S: b! c" g5 ]4 `* r最后决定，不作为压力任务，有空时搞下，没空时算了，不理了。。。
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2016-5-10 14:12 上传

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释永思

2 P2 j2 N8 p" J# q  d; b
. i6 G6 b3 g& O5 a( g- M5 }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。
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。
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。

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8 U3 @3 ^4 I+ S
  R* Q. T- L. y% h) u2 P2 R4 J+ w5 J

释永思

自思自悟：
蚁群求极值：
/ N# K1 |' |1 y1 H  [一开始M个蚂蚁，平均取值，得到M个适应值。
& C0 g+ f; }. _& O6 d# {4 D由M个适应值，按比例比重调整信息素，
下次产生随机点时，不是平均产生，是按信息素产生，
就是这么简单。
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：
& Q' N# q  O; a1 ]) T, H/ F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。
如何交叉变异，这是数字游戏。
8 Q5 w) y* O: \6 {. w  [' |4 ~
7 }9 K: L0 p) C+ X

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

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
- g9 \$ Z, A5 j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
形路径显示，方便大家学习研究。
; A8 z! I5 _3 M' r: @下载网址：http://pan.baidu.com/s/1nveqIV3
" n( W! E2 H$ l0 i: P

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

0 ^9 K; O& s1 W( `# U( W。一个TStringList，一行代表一列，即一行本是这样的：   01011101001,P1,P2,,,Pn，
这样用TStringList来做是可能正确的方法。
/ ~% x( X4 L; [$ o+ }4 }% L8 j+ J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

. t( q8 O) Z  _- T6 v  J9 |子集的方法，就成为方向了。

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
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。
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。
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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