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。
- A! c3 ?- y$ c6 N* E( |4 B) j选择遗传算法，蚁群算法，动态规划算法三种算法，
  U1 @, v7 N( j* F5 e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。。。
% _/ V' a( k5 G: |5 }" {# g最后决定，不作为压力任务，有空时搞下，没空时算了，不理了。。。

TSPv20.rar (222.11 KB, 下载次数: 1)

2016-5-10 14:12 上传

点击文件名下载附件
下载积分: 体力 -2 点

' e8 J9 x; F/ U- |% G# X( w3 S% F" u




: f0 X9 m0 y" w' Q, w6 G/ c


4 p1 v/ ], t; V- z  Y" a
2 x* h$ o0 ]  l. ~% @7 `9 |8 {6 N
& x% |4 Q2 b# u


3 |% G2 }$ X; g' n0 E
) g7 X# D/ s9 v7 R
% @. _5 y* l2 @  V* e

& a/ D6 ?/ r, s' F, e) @
8 u+ {5 U/ _& j  r1 V

& H( N" D  a9 g4 Y5 m, K+ G; ~
- u% |& k$ U# s  m

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
5 P6 d* |, l" p* R  X9 S& v5 Z2 |

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
! ?' F; k! H8 I) b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。

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 B3 L9 f  N4 S* ]3 K' d, c. Q6 Z
6 s' I" i# ^/ y' G, G。一个TStringList，一行代表一列，即一行本是这样的：   01011101001,P1,P2,,,Pn，
3 L6 C* k' O0 S) }这样用TStringList来做是可能正确的方法。
: R. Z1 J# b0 \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

6 P# `4 t* l2 Y% q7 c' G& j- }4 G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。
4 ]4 `8 |0 m  N" J% m; p3 H0 L下载网址：http://pan.baidu.com/s/1nveqIV3

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。
, ?7 C1 T/ l2 M6 h

释永思

自思自悟：
7 |/ Y5 V% m5 b. O蚁群求极值：
! a3 s9 U' N* a8 W6 H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，
就是这么简单。
) W' F0 R% S, O; h" J' c9 C, \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。
; r0 d5 w3 @9 e6 L
5 y% q' h. i; x/ U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。
( L! c$ r+ ?- L$ P: U交叉变异，又得N个适应值，排序筛选种群。重复。
; }+ \: a$ }. T8 i; j. S如何交叉变异，这是数字游戏。
8 i/ |. }9 k4 l0 H- T6 L

释永思

/ s) a* b. O6 E5 C7 P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。
9 W. n7 g4 X4 T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。
8 i: W/ r* Y3 k

& v7 Z$ d# }: G3 T- {7 n% M

% s9 b, e  f) g+ ]7 j+ D+ I  I& V8 f, ^
/ T$ u$ `9 v5 o