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TSP使用python

我已经做了功课,想出解决旅行者推销员问题的python程序.在课堂上,他们解释了它应该如何工作并展示了一个例子. path_map = [[0,10,15,20], [5,0,9,10], [6,13,0,12], [8,8,9,0]] 这是一个示例地图 我认为这是流行的问题,我可以找到解决这个问题的算法在

java – 在OptaPlanner中使用优先级和车辆故障的CVRPTW

我有一个问题,我很难管理它.我想使用OptaPlanner来解决具有优先级和车辆故障的CVRPTW.到目前为止,我所做的是获取标准示例并在GUI中解决它,然后保存结果.比我在python中修改.xml文件,手动删除车辆并释放客户.我知道正确的方法是制作一个ProblemFact,但我不知道如何做到这一点.我看

Java中旅行商问题的强力算法

我正在学校开设一个数学课的项目,我选择在旅行商问题上做我的,我一直想调查一下. 但是,我的蛮力求解算法存在问题. *请转到底部的更新以查看最新版本的代码 如果您知道旅行的销售人员问题是什么,请跳过此段落：为了尽可能地总结,TSP是这样的：你是一个想要访问某个地区的每个城市的推销

java – Google Maps的“optimizeWaypoints”如何解决旅行推销员？

我想通过request.setOptimizeWaypoints(true);解决Google Maps在DirectionsRequest中所做的旅行推销员问题.它在一条路线中命令一些航路点,以便减少旅行费用. 我的问题：有人知道它背后的算法吗？任何启发式？到目前为止,无法通过谷歌找到任何信息. 我告诉自己,发现了很多插入 – 启发式,

java – 模拟退火TSP

我正在寻找在Java中实现模拟退火算法以找到Travelling Salesman Problem的最佳路径,到目前为止,我已经实现了暴力,并且我希望修改该代码以便使用模拟退火.显然,强力和模拟退火是非常不同的,并且使用非常不同的功能. 我知道模拟退火使用一个称为温度的变量,然后在算法运行时冷却;温