traveling-salesman 相关问题

“旅行商问题”是一种经典的计算机科学问题,其涉及找到假设的推销员可以在地图上(在图表中)对每个位置进行单次访问所采取的最短路径。

确定 Christofides 算法多重图中的欧拉循环

我正在实现 Christofides 算法来解决旅行商问题,并且已经达到了需要在多重图中找到欧拉循环的步骤。我不确定如何继续

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使用 Google Or-Tools 解决 VRP 中删除仓库约束

嗨! 我目前正在研究一个特定的 VRP。目标与传统 VRP 相同,即最小化与最长路由相关的时间。根本区别是块...

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通过模拟退火解决旅行商问题

我目前正在尝试实现一种算法,通过模拟退火来解决旅行商问题。根据我对该主题的阅读,这就是我所实现的: 一些

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TSP实现上的蚁群优化

我们在迭代时是否跟踪最佳距离?或者我们总是返回最后一次迭代结果?另外,我们如何确定迭代次数呢?是不是越多越好? 我...

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K-means 递归:ConvergenceWarning:发现的不同簇数 (5) 小于 n_clusters (6)。可能是由于 X 中的重复点

我编写了一个Python脚本来使用聚类(K-means)获得TSP的解决方案。原理是创建集群并获取每个集群之间的最佳路径(使用它们的质心)。那么,对于...

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GraphHopper - 使用卡车配置文件

我使用 graphHopper 的“路由 Web 服务器”应用程序。 在“config-example-properties”文件中,我只能使用汽车作为车辆类型。但我需要卡车的配置文件。 在...

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使用 OpenMP 以 C 语言并行化旅行商问题代码

我有一个 C 代码,可以使用贪心算法解决旅行商问题。然而,当前的实现是顺序的,我想使用 OpenMP 并行化它以实现更好的

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哪里可以买到便宜的机票?

我找不到合适的网站来预订便宜又实惠的机票 我尝试了很多网站,但无法获得最佳结果以及帮助和折扣。 所以想知道是否有...

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无车库 VRP - 路边援助

我正在研究一个非常独特的问题。 想象一下一家路边援助公司想要动态地安排其车辆的路线。因此,对于每个新事件包都希望创建路线...

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如何使用 Pulp 将 TSP 扩展到 MTSP

我们已经研究了 TSP,现在我们的任务是将其扩展到多个销售人员。 下面的代码使用 PULP 和我添加的逻辑,不幸的是不起作用。它无法正确识别正确的

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如何让Python处理非常小的数字?

我正在对旅行推销员问题进行模拟退火分析,我不断遇到错误: ZeroDivisionError:浮点数除以零 我不是除以 0,而是除以 a...

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无回程且指定起止城市的旅行推销员

我正在寻找以下问题的名称:旅行推销员问题(每个城市恰好访问一次),但不返回起始城市并在结束时访问给定城市。在...

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scipy 中的旅行推销员

如何用Python解决旅行商问题?我没有找到任何库,应该有一种使用 scipy 函数进行优化或其他库的方法。 我的 hacky-extremely-lazy-pythonic

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如何输出字典序最小的一个最短超串?

问题是: 给定n个字符串si,找出最短的字符串S,使得每个si都是S中的子串。 当有多种可能时,输出应该是字典顺序最小的一个

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LeetCode 943.(修改版)如何输出字典序最小的一个最短超串?

问题是: 给定n个字符串si,找出最短的字符串S,使得每个si都是S中的子串。 但原始问题的区别在于输出按字典顺序排列的小...

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旅行商:用递归获取所有可能的路径

我正在尝试编写一个递归方法来计算旅行商问题的所有可能路径: def allPaths(toCover, 路径=""): 路径=路径+覆盖[0] toCover.remove(toCover[...

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TSP 与 CP-SAT:如何在特定时间设置某些节点访问

我正在使用 CP-SAT 求解 TSP,如 https://github.com/google/or-tools/blob/master/examples/python/tsp_sat.py 所示,但我有一些限制,但我没有能够制定: 我有一些“...

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旅行推销员问题 - 遍历所有点的最佳路径

我正在尝试解决基于旅行商问题的练习。基本上我得到了一个点列表及其坐标,如下所示: [(523, 832), (676, 218), (731, 739), ..] (a

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benifite真空旅行包是什么?

我们知道旅行时非常需要旅行配件。不仅是旅行用品,也是真正有帮助的旅行必备品。我经常出门,时长时短

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R 中的循环,TSP 的 VNS

我正在 R 中为 TSP(旅行商问题)做一个 VNS 算法,但是我在选择多个邻居时遇到了麻烦。当我解决第一个城市和一个内地的组合时...

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