c语言如何解决tsp问题，c语言中出现的问题和解决的方法

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遗传算法解决TSP问题

遗传算法基本思路：流程图：最常用策略：路径编码直接采用城市在路径中的位置来构造用于优化的状态。

旅行商问题（Travelling salesman problem， TSP）是这样一个问题：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。设有n个城市，城市i和城市j之间的距离是。

TSP问题是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

解决TSP问题的交叉方法不像其他的那么简单，跟它的编码方法有关系。如果是顺序编码，那么交叉时要考虑到子代个体是否是合法的。一般用顺序交叉方法的比较多。

遗传算法基本思路：流程图：最常用策略：路径编码直接采用城市在路径中的位置来构造用于优化的状态。

用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。

遗传算法真不用钱就能解决，现在很多人都在搞，已经非常成熟了。你用C，C#，C++，Matlab都行。这个网址提供的算法行，可以运行，是30个城市，但是你要自行选择交叉概率，突变概率等。

那么TSP问题使下面的目标最小：首先，设置一下参数：这里假设有10个城市，其坐标定义于pos变量，第一行是各个城市的x坐标，第二行是各个城市的y坐标，比如第一个城市的坐标为(1，1)，第三个城市的坐标为(2，2)。

打开桌面上的DEV_C++，进入如下界面：快捷键“CTRL+N”建立新源代码。

1、旅行商问题（Traveling Saleman Problem，TSP）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，简称为TSP问题，是最基本的路线问题，该问题是在寻求单一旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点之后，最后再回到原点的最小路径成本。

2、在无向完全图中，对于任意两个顶点vi和vj，我们可以在多项式时间内找到vi和vj这两个顶点之间的所有路径，选择其中路程最短的一条，令S[i，j]表示vi和vj这两个顶点之间最短距离的那条路径。

3、解决TSP问题的交叉方法不像其他的那么简单，跟它的编码方法有关系。如果是顺序编码，那么交叉时要考虑到子代个体是否是合法的。一般用顺序交叉方法的比较多。

4、TSP问题的概述旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访N个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。

1、旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访N个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。

2、旅行商问题（Traveling Saleman Problem，TSP）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，简称为TSP问题，是最基本的路线问题，该问题是在寻求单一旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点之后，最后再回到原点的最小路径成本。

4、数据结构用 struct 定义比如： struct A {int a， char b， A *p} *pA；那么A属于一个数据结构，a，b，p都属于数据元素。A的初始大小是四个字节，既元素最大的一个的空间。。

5、第一个问题，分析下要求，可以知道要做的事情是合并两个数组到一个数组里去，数组C的长度是AB之和。表C的第一个字符不是A的第一个字符就是B的第一个字符。

6、数据结构复习重点归纳[适于清华严版教材]数据结构的章节结构及重点构成数据结构学科的章节划分基本上为：概论，线性表，栈和队列，串，多维数组和广义表，树和二叉树，图，查找，内排，外排，文件，动态存储分配。

1、蚁群算法(Ant Clony Optimization，ACO)是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。

2、Tabu一句表示将m个蚂蚁随机，每个蚂蚁放到前面产生的城市序列中，每个蚂蚁一个城市，需要m个，所以提取前面1：m个序列表示转置，没有多大用处，可能参与后面的计算方便。

3、蚁群优化算法最初用于解决TSP问题，经过多年的发展，已经陆续渗透到其他领域中，比如图着色问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题等。

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