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英文字典中文字典相关资料:


  • 请问有谁了解旅行商问题的LKH算法？可以交流一下吗？ - 知乎
    LKH算法就是路径调换法+深度优先搜索。 它能得到近似的最短路径。 然而，欲得到更短的路径，有比LKH更佳者，例如使用徐冷法(simulated annealing)，也就是2opt调换后，不急著采用短路，不急著放弃长路，要丢骰子问去还是不去。
  • Lin-Kernighan启发式算法的具体过程及思想是什么？ - 知乎
    Lin-Kernighan算法在每次迭代的过程中，对候选解进行生成、评价与选择，只接受最佳的而拒绝全部稍差的候选解，直至由当前解出发无法搜寻更优的候选解。这就导致Lin-Kernighan算法找到的仅为局部最优解。(II) 算法过程描述 步骤流程图如图：
  • 求解TSP问题的LKH算法的时间复杂度是多少？ - 知乎
    LKH是一种“高级”局部搜索算法，一般的局部搜索也是Heuristics，其性能与“邻域”（即“局部”的操作性定义）的选择密切相关，邻域太大可能导致复杂度迅速增大，邻域太小可能导致近似解的质量非常低（即局部最优解与全局最优解相差甚远）。
  • TSP（旅行商问题） - 知乎
    TSP求解：LKH算法(二) 上篇LKH介绍链接 关于LKH中k边交换的一些展开 实现k交换要满足该交换是Sequential的，对于Sequential的 定义 如下： 如果参与交换的边是交替出现的，则称此次k交换是Sequ…
  • （混合）整数规划目前主流的求解方法是什么？ - 知乎
    3 启发式算法（Heuristic Algorithm）:与上面两类算法相比，启发式算法没有严格的理论分析，是算法设计者根据经验或者观察到的性质设计出来的。如果观察出的性质足够强，足以秒杀其他算法。比如说在求解TSP问题中，丹麦的Keld Helsgaun提出的LKH算法。
  • 什么是淬火算法？ - 知乎
    LKH算法是我研究较为有效的局部改进型算法（也是目前找到较多已知最优解的算法），并在LKH算法的基础上，正在尝试一种并行K-Opt的算法的研究。 我们目前在中小型实例（如300个节点以内可以快速找到已知最优解），正在向大规模实例（如1000点以上）尝试找到已知最优解的算法研究和改进。
  • 有多个点，求必须经过所有点，没有环路，的最短路径，实现 . . .
    旅行商问题,属于NPC,几乎不太可能存在多项式时间的算法 如果严格要求最优解,比较快的方法是动态规划,时间复杂度是O(2^n*n^2)的 我不太清楚有没有更快的算法
  • 如何评价旅行商问题（TSP）的几种常用求解算法？ - 知乎
    模拟退火算法可以迅速将径长压到极低，对1000个拜访点的旅行计划，可以压低径长到达真正最低值的1 01倍。 模拟退火这名字不好，应叫做徐徐降温法，或叫徐冷法。
  • 知乎盐选 | 9. 7 模拟退火算法
    9 7 模拟退火算法 9 7 1 模拟退火算法简介 1982 年，KirkPatrick 将退火思想引入组合优化领域，提出一种解大规模组合优化问题的算法，对 NP 完全组合优化问题尤其有效。这源于固体的退火过程，即先将温度加到很高，再缓慢降温（即退火），使达到能量最低
  • 单目标规划问题，但是有很多决策变量怎么解决？ - 知乎
    变量很多的单目标整数规划，可以尝试列生成或者启发式算法。 具体到旅行商问题，LKH算法还挺高效的。 发布于 2021-11-16 07:51





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