TSP算法小软件要考虑的问题很多

释永思

TSP算法小软件要考虑的问题很多。
& R# C  c1 ?  F$ ?/ a% U选择遗传算法，蚁群算法，动态规划算法三种算法，
4 _+ r( A+ e& ]7 e  o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。。。
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。。。
! T  A/ i0 ~; X  ?  O2 s' \7 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。。。
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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
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。
- k7 _" B3 e6 U9 \! d7 T$ G+ a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。
( x$ H; u' K, d+ V( a小软件，玩下而已，不必太过认真，兴趣玩下。
& C8 [& X& _' R) v* Q

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

。一个TStringList，一行代表一列，即一行本是这样的：   01011101001,P1,P2,,,Pn，
' B5 [' G8 {* ~4 G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
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' v2 o2 j& ]* e2 S子集的方法，就成为方向了。
  x* G9 P, b- y( I7 V' g  r

释永思

$ K! e0 K+ z& r+ [' E) {
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
4 n( y! S2 W8 y3 N/ I8 d  r' B. r* 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
7 M' R. n( t( K( I8 l形路径显示，方便大家学习研究。
" V/ @; d) K3 h. H: @9 a5 u下载网址：http://pan.baidu.com/s/1nveqIV3
  q- m& W, Q% ]6 Y/ w

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。
" m" b" @( d# j2 r# V. i2 `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。
. G1 }: ?. O+ t3 l

释永思

自思自悟：
蚁群求极值：
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，
下次产生随机点时，不是平均产生，是按信息素产生，
- E- [# k2 B6 @$ @就是这么简单。
) z+ z+ x, y& q* u' u/ J" t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。
( f# X1 Z$ d6 b6 m7 a
遗传算法求极值：
+ \0 ~: b2 T. L1 e. G% `" {5 q: |3 c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。
/ z; [' ]+ R8 A8 _6 w' K如何交叉变异，这是数字游戏。

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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。
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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