模拟退火TSP

use*_*280 5 java algorithm simulated-annealing traveling-salesman brute-force

我正在寻找在Java中实现模拟退火算法以找到旅行商问题的最佳路线,到目前为止,我已经实施了暴力,并且我正在寻找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; 温度从高处开始逐渐冷却.虽然温度很高,但算法更可能选择比当前更差的解决方案,从而消除了类似爬山算法中的局部最大值.由于它冷却,算法更不可能接受更糟糕的解决方案,因此它可以专注于特定区域,并且可以快速找到最佳路线.

我相信我理解算法是如何工作的但是我把它放到Java中有困难,我有2个类; 一个叫城市,只是包含的方法制定出每个城市,如细节getIndex,getDistance等算法类从数组中输入文件并将其存储读取(int [][])

下面的代码是蛮力的算法,这是我想要修改的模拟退火,如果有人可以帮我这样做,我会非常感激它.

public static void doBF()
{
    int random1 = generateRand();

    if (towns2.size() > random1)
    {
        Town town = towns2.get(random1);
        visitedTowns[i] = town;
        towns2.remove(town);
        i++;
        if (lastTown != 1000)
        {
            journey += town.getDistance(lastTown);
        }
        lastTown = town.getIndex();
    }
    else 
    {
        doBF();
    }
}
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mik*_*ike 6

我不想显示太多代码,因为它是属于我正在进行的学士论文的应用程序的一部分.但是你走吧.algorihtm应该保持一般.看一看.

算法的主要部分

// one could check for minimum q factor to be satisfied here
while (temperature > 1)
{
  state.step();
  int next = state.energy();

  if (acceptEnergyLevel(next))
  {
    energy = next;

    if (energy < minEnergy)
    {
      minState = state.copy();
      minEnergy = energy;
    }
  }
  else
    state.undo();
  temperature *= DECAY_RATE;
}
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国家接口

public interface State<T extends State<T>>
{
  public void step();
  public void undo();
  public int energy();
  public T copy();
}
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以此为基础,您可以解决任何问题.不只是TSP.你只需实现State界面,例如TspProblemInstance implements State<TspProblemInstance>.该算法是通用的,将返回类的最佳对象(或非常接近最佳的对象)TspProblemInstance.因此,copy努力实施该方法非常重要.泛型参数T由实现类绑定,即副本将始终具有类型T(也可以是子类型).

您应该为接口的具体实现添加一些方法,这些方法将显示城市的顺序等.State界面中的方法只是算法处理的最小值.

我推荐维基文章进一步阅读.在这里另外两个实现,第一个是有点复杂,第二个是相当简单,但hackish(并没有保持一般).但它们应该让你对模拟退火有更多的了解.


小智 1

看看http://www.theprojectspot.com/tutorial-post/simulated-annealing-algorithm-for-beginners/6。它提供了有关如何使用模拟退火来解决 TSP 问题的详细示例。