TSP算法小软件要考虑的问题很多

释永思

8 d- R+ N& p8 P# A( e
TSP算法小软件要考虑的问题很多。
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。
7 k4 r8 V8 D/ Y5 q; J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。。。
4 i, G; b8 S8 q0 a- n1 F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。。。
( t- N& O4 B5 i+ K/ J* f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。。。

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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
$ j1 k# Y' d. X& V2 A

释永思

我开发的TSP算法小软件（未完成），暂时如此，下载网址：
6 k/ _+ Q1 E7 L. A: j% p$ l& dhttp://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。
: |9 E/ I3 k6 P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。
( O$ ^+ I, V  X5 {' D小软件，玩下而已，不必太过认真，兴趣玩下。
; X- I1 b8 c% e9 [( k/ y3 B

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
- a; O) p. k4 v) ^$ Z
。一个TStringList，一行代表一列，即一行本是这样的：   01011101001,P1,P2,,,Pn，
3 v- x- u  U# s+ Q7 L1 U1 g这样用TStringList来做是可能正确的方法。
$ P5 r9 X9 a. d$ b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

9 D" j+ m! e3 ~; e8 V5 M
, H8 F( E$ @6 h, M- x1 j; w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
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。
1 S/ ~9 E' U5 \4 v下载网址：http://pan.baidu.com/s/1nveqIV3
9 c8 q; H  k( p- v8 L

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。
( ]8 |2 N' E2 ]6 S1 f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：
蚁群求极值：
# d# M4 e/ f; d1 g5 f% n( d& q# C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，
# A0 d) U. s1 Q下次产生随机点时，不是平均产生，是按信息素产生，
/ E% U2 [+ j$ u6 {; q就是这么简单。
) w$ q4 [' A) A2 y7 d& B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：
一开始M个种群，平均取值，得到M个适应值。
9 E/ o2 ~' P& o& N- f% o: c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。

释永思

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。
2 L' I. C; X; t* |) c+ J% N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。
) n% m! F4 m5 O( C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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