如果城市很少(少于 6 个),旅行商问题的最佳算法是什么?
What is the best algorithm for travelling sales man problem in case of there is few cites(lower than 6)?
我看过很多尝试解决旅行商问题的解决方案,如果 p!=np ,但我想知道如果只有 6 或 5 个城市的最佳解决方案,哪种算法将给出最佳解决方案在这种情况下?
对于6
个城市,一次计算15
个城际距离,然后选择一个起点并评估可能的5!/2=60
个周期(其中一半相同方向反转)。
为了获得最大效率,您可以对排列进行硬编码 table。另一种可能的措施是以这样一种方式安排周期长度计算,即可以重复使用一些部分和,也可以借助硬编码 tables.
一些求和一旦超过当前最短时间就可能会过早流产。首先尝试最短的段可能会获得更多收益。
对这些主题进行彻底的探索似乎是一种努力,节省下来的钱可能不值得关心,除非你有数百万个 6 城市问题需要解决。
我看过很多尝试解决旅行商问题的解决方案,如果 p!=np ,但我想知道如果只有 6 或 5 个城市的最佳解决方案,哪种算法将给出最佳解决方案在这种情况下?
对于6
个城市,一次计算15
个城际距离,然后选择一个起点并评估可能的5!/2=60
个周期(其中一半相同方向反转)。
为了获得最大效率,您可以对排列进行硬编码 table。另一种可能的措施是以这样一种方式安排周期长度计算,即可以重复使用一些部分和,也可以借助硬编码 tables.
一些求和一旦超过当前最短时间就可能会过早流产。首先尝试最短的段可能会获得更多收益。
对这些主题进行彻底的探索似乎是一种努力,节省下来的钱可能不值得关心,除非你有数百万个 6 城市问题需要解决。