A星算法求解旅行商问题(可打印修改)
A星算法求解旅行商问题(可打印修改)

int size = str_arr.length; int[] int_arr = new int[size];
for(int i = 0; i < size; i ++){ int_arr[i] = Integer.valueOf(str_arr[i]);
}
return int_arr; }
//获取所有路径中最短的路径 private int get_min_distance(){
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
InputStreamReader ir = new InputStreamReader(fi);
BufferedReader br = new BufferedReader(ir);
//------------------------------------
城市之间的距离:通过 n*n 矩阵 city_distance 表示,其中 n 表示城市的个数。编号为 k 的城市到各个城市之间的距离可以从第(k-1)行获取。
open 表:用队列表示,城市结点进入队列之前需要根据估计值 fvalue 按升序排列。
close 表:用向量表示。 搜索图:搜索图通过 open 表构建,将路径的编号保存在一个数组 id_list 中。 四、实验结果和分析 1、输入数据 第一行的数Байду номын сангаас 8 表示城市结点的个数,后面是一个 8*8 的数组,数组的值表示城市之 间的距离。任何一个结点到自身的距离是 0,数组中的第 0 行表示第 1 个城市到各个城市 之间的距离,其他的可类推。
Astar 算法求解旅行商问题
一、问题描述 一共有 n 个城市,某推销员从其中的一个城市 A 出发经过每个城市一次且仅一次后回
A星及路标寻路算法

一劳永逸的固定寻路平时我尽我所能,以避免可能被解释为一个在行业中的其他游戏或开发的批评说的事情。
但在这种情况下,我不得不做出一个异常的位。
我要谈谈我们与寻路面临的一些问题。
为了证明,这些问题仍然存在,我觉得有必要使这个视频... ...在幽默和轻松愉快的精神,它的目的是,希望在采取所有这些片段在上周录得最新,最最近修补的每场比赛的版本。
正如你可以看到,我们仍然是一个强大的寻路全线长的路要走... ...它甚至在一些万元的单位销售,AAA级质量职称的问题。
它不一定是一个普遍性的问题。
许多现代游戏有高品质的寻路,寻路经常在这里显示的一些游戏。
但仍有太多的游戏,寻路,游戏在20世纪90年代,以同样的方式。
(注:只是你看到大量的PC角色扮演游戏的唯一原因归结到便利,这些都是我当时安装的游戏,问题是不特定的任何类型或任何发挥想象力的平台。
有类似的问题,大量的游戏机游戏)。
据我所知,这些游戏大多使用寻路航点图。
我认为这几个寻路的问题,您在这个视频中看到,许多我们在整个行业面临的寻路问题的原因。
我相信航点图现在已经过时。
这篇文章解释了航点图方法的局限性,并勾画出了一个更好的方法五点的说法。
曾经有一段时间,这是有意义的,使用寻路航点。
早在20世纪80年代和90年代,我们的工作受到严重的技术限制,我们不得不削减了很多弯道。
但是我们现在一个多亿美元的产业。
我们的目标平台多内核和日益增加的大量的内存,我们可以做不起寻路正确。
有一个行业AI开发中说:“寻路是解决了。
”我们每一个寻路的问题,面临着现代游戏的好方法。
我们只是不经常使用它们。
我们没有理由不寻路,在每场比赛,每次。
打跳了详细的解释。
为什么航点对于寻路让我告诉你什么是一个典型的航点图看起来。
下面是一个在魔兽世界暴风城的小片:图1。
魔兽世界暴风城的一部分,下面是一个典型的航点图可能看起来在这方面想。
图2。
同一地区的一个航点图注释还有另一种方式做到这一点,它涉及使用凸多边形来描述AI角色可以旅行。
旅行商A星算法C语言程序

for(i=1;i<num;i++)//起点 A 不算,从非起点开始找寻最优城市 {
if(isbest(i,bestpath,p))//该点已经在 bestpath[]中的话,忽略 continue; else//计算该点的 g 值 gg[i]=g+mat[bestpath[p]][i];//i 点的 g 值
for(int m=0;m<num;m++)//开始计算 h 值 {
if(isbest(m,bestpath,p))//该点已经在 bestpath[]中的话,忽略 continue;
for(int t=m+1;t<num;t++)
{ if(isbest(t,bestpath,p)) continue; if(m!=0||t!=i||p==num-2)//不是最后一个点的话,不算 A 点到这个点长度 if(mat[m][t]<min) min=mat[m][t];
假设 f 函数是对 f* 函数的一种估计, 并有 f(n)=g(n)+h(n),其中 g 函数是对 g* 的估计, h 函数是对 h* 的一种估计。f( n) 包括两个部分,其中 g(n)表示到达 n 节点时,已付出代价的 估计;而 h(n)表示从 n 节点到达目标节点 ti 将要付出代价的估计。 按 f(n)=g*(n)+h*(n)的值来排序 ff 表的节点,f 值小者优先。通常称这种算法为 A 算法。在 A 算 法的基础上,进一步限制 h(n)函数,使得搜索图中的每一个节点 n,能满足 h(n)<=h*(n)、称 h 函 数取 h* 的下界。这种算法叫 A* 算法。 对 ff 里的每一个节点做评估函数 F 分为两部分 G 和 H: 假设从 A 城市走到 X 城市,又走到 Y 城市,所以 G 可表示为: G = A 到 X 的距离 + X 到 Y 的距离; 未走的的城市数=(总城市数+1)-目前城市的层数。为什得加 1,因为最后得走回初始城市,所 以总路径的城市数为总城市数+1。 H = 未走的城市数×目前的最小距离; F=G+H; 计算 ff 表里每个节点的 F 值,F 值最小的节点作为活路径,把它加到 bestpath 中。
建模经典问题——旅行商问题图文 文档全文预览

目录第7章 旅行商问题1.问题概述2.求解算法2.1.下界和上界算法2.2.分支定界法2.3.动态规划法2.5.近似算法2.5.竞赛题
2
§7-1 问题概述一 、数学模型1.标准TSP旅行商问题(简称TSP ), 也称货郎担问题或 旅行推销员问题,是运筹学中一个著名的问题,其 一般提法为:有一个旅行商从城市1出发,需要到 城市2、3、 …、n 去推销货物,最后返回城市1,若 任意两个城市间的距离已知,则该旅行商应如何选 择其最佳行走路线?
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TS 多面体研究中的一个重要问题就是寻找能导出Q” 最大面的不等式, Grotschel 等人发现了一类很重要的能导 出最大面的梳子不等式,并予以了证明。此外,还有其它 能导出最大面的不等式,如团树不等式等。可见, Q" 的最 大面极多,曾经计算过由梳子不等式所导出的最大面个数 如表7-1所示:表 7 - 1
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对结点i的e(i)1, 边e(i)1 的一个结点为i, 另 一 个结点为j=dmi n_j(i,1), 若e(i)1 也是结点j 关联边 中最小的两条边之一,即i =dmin_j(j,1) 或 i=dmin_j(j,2 ), 则对边e(i)1 来说就不需要调整,否则 按以下方式调整:
8
从严格的数学意义而言,瓶颈TSP (简称BTSP )并没有降低问题的难度,也未能提供任何特殊的解决 办法。瓶颈TSP的数学模型与标准TSP类似,仅目标函 数不同:min Z=max{d,·xi|i,jeV}
由于目标函数为瓶颈值,故求得的最佳巡回路 线与标准TSP的往往截然不同。
16
称X为路线T的关联向量,其m=n(n-2)/2 个分量中,恰好 有个为1,其余的都为0。图有许多H amilt on回路,设为T₁.T₂.…T,, 对应的关联向 量记为X₁,X₂…X 。, 在m维空间Rm中,考虑这些向量生成的 凸包( convex hull) Q":
A星算法

序:搜索区域假设有人想从A点移动到一墙之隔的B点,如下图,绿色的是起点A,红色是终点B,蓝色方块是中间的墙。
[图1]你首先注意到,搜索区域被我们划分成了方形网格。
像这样,简化搜索区域,是寻路的第一步。
这一方法把搜索区域简化成了一个二维数组。
数组的每一个元素是网格的一个方块,方块被标记为可通过的和不可通过的。
路径被描述为从A到B我们经过的方块的集合。
一旦路径被找到,我们的人就从一个方格的中心走向另一个,直到到达目的地。
这些中点被称为“节点”。
当你阅读其他的寻路资料时,你将经常会看到人们讨论节点。
为什么不把他们描述为方格呢?因为有可能你的路径被分割成其他不是方格的结构。
他们完全可以是矩形,六角形,或者其他任意形状。
节点能够被放置在形状的任意位置-可以在中心,或者沿着边界,或其他什么地方。
我们使用这种系统,无论如何,因为它是最简单的。
开始搜索正如我们处理上图网格的方法,一旦搜索区域被转化为容易处理的节点,下一步就是去引导一次找到最短路径的搜索。
在A*寻路算法中,我们通过从点A开始,检查相邻方格的方式,向外扩展直到找到目标。
我们做如下操作开始搜索:1,从点A开始,并且把它作为待处理点存入一个“开启列表”。
开启列表就像一张购物清单。
尽管现在列表里只有一个元素,但以后就会多起来。
你的路径可能会通过它包含的方格,也可能不会。
基本上,这是一个待检查方格的列表。
2,寻找起点周围所有可到达或者可通过的方格,跳过有墙,水,或其他无法通过地形的方格。
也把他们加入开启列表。
为所有这些方格保存点A作为“父方格”。
当我们想描述路径的时候,父方格的资料是十分重要的。
后面会解释它的具体用途。
3,从开启列表中删除点A,把它加入到一个“关闭列表”,列表中保存所有不需要再次检查的方格。
在这一点,你应该形成如图的结构。
在图中,暗绿色方格是你起始方格的中心。
它被用浅蓝色描边,以表示它被加入到关闭列表中了。
所有的相邻格现在都在开启列表中,它们被用浅绿色描边。
A星算法求解旅行商问题

Astar算法求解旅行商问题一、问题描述一共有n个城市,某推销员从其中的一个城市A出发经过每个城市一次且仅一次后回到A,求代价最小的路径。
二、知识表示1、状态表示初始状态,目标状态。
初始状态:A(出发城市)目标状态:A,···((n-1)个城市),A2、算法描述(1)设城市结点的个数为n,获取开始结点,计算所有成员变量的值,将开始结点放入open表(open表用队列实现);(2)如果open表不为空,转(3),否则转(7);(3)将open表中的首元素放入close表,并将该首元素从open表中删除。
(4)获取已访问结点的个数num,如果num ≥n+1,则找到最佳路径,转(7);(5)如果num==n,还访问一个结点到达目标结点,设置初始结点的访问状态isVisited[0]的值为false,表示初始结点没有被访问,即可以回到出发点;(6)如果num<n,将从当前结点出发可访问的结点和open表中剩余的结点放入一个向量vector中,根据每个结点的fvalue值按升序排列,排列的结果按升序放入open表,转(2);(7)获取close表中的最后一个元素,打印最佳路径,相邻城市之间的距离,最短的距离值。
3、估价函数f(n)=g(n)+h(n) ,h(n)≤h*(n)。
g(n):从开始结点到当前结点n的实际距离,等于路径的权值的和。
h(n):假设城市结点n的深度为depth,城市的个数为city_num,(city_num-depth)表示从n到目标城市还需要的路径个数,min表示所有路径长度的最小值,则h(n)=min*(city_num-deep)表示从当前城市结点n到目标结点的路径长度的最小估计值,h(n)≤h*(n)显然对于任意的一个城市结点都成立。
三、算法实现主要的数据结构城市结点:depth表是从开始城市到当前城市,访问的城市个数,也可以称为深度;num 表示已访问的城市结点的个数;id_list是一个数组,表示从开始城市到当前城市的所有城市的编号的集合,编号的值从1开始;isVisited是一个布尔数组,记录当前城市结点到目标城市结点的访问状态,布尔值为false,表示可访问;fvalue表示从开始城市出发回到原点的估计值。
a星算法的例题

a星算法的例题含解答A* 算法是一种广泛用于图搜索和路径规划的算法。
它使用启发式评估函数来估计从起始节点到目标节点的代价,并在搜索过程中选择最优路径。
下面是一个简单的A* 算法的例子,以及对应的解答。
考虑一个简单的5x5 格子地图,其中S 表示起始点,G 表示目标点,# 表示障碍物,而数字表示每个方格的代价。
我们的目标是从起始点S 移动到目标点G,避开障碍物,并选择总代价最小的路径。
```地图:S 1 # 3 ## 2 # 4 ## # # G 5# # # 2 ## # # 1 #```在这个例子中,我们可以使用A* 算法找到从S 到G 的最优路径。
启发式函数可以使用曼哈顿距离,即从当前节点到目标节点的水平和垂直距离之和。
A* 算法的步骤:1. 初始化起始节点和目标节点,设置起始节点的代价为0。
2. 将起始节点加入开放列表(open list)。
3. 当开放列表不为空时,重复以下步骤:a. 从开放列表中选择代价最小的节点,作为当前节点。
b. 如果当前节点是目标节点,则找到了路径,结束搜索。
c. 将当前节点从开放列表中移除,并将其添加到封闭列表(closed list)。
d. 对当前节点的邻居节点进行遍历:-如果邻居节点不可通行或者在封闭列表中,忽略它。
-如果邻居节点不在开放列表中,将其添加到开放列表,并计算代价(代价= 当前节点的代价+ 从当前节点到邻居节点的代价)。
-如果邻居节点已经在开放列表中,并且新计算的代价更小,则更新邻居节点的代价。
在上面的例子中,我们可以通过A* 算法找到从S 到G 的最短路径。
具体步骤和代价计算需要在实际执行中进行,但希望这个简单的例子可以帮助理解A* 算法的基本思想。
求解旅行商问题的混合IDA星算法

求解旅行商问题的混合IDA星算法作者:王孝贵来源:《中国科技博览》2013年第19期摘要:旅行商问题是典型的NP完全问题,而且在实际生产生活中应用广泛。
求解旅行商问题的智能算法也有很多,但目前仍没有很好的算法求解组合优化问题。
本文提出一种混合IDA星算法,先使用混合粒子群优化算法在有限迭代内求出一个较优解,再通过此解构造IDA 星算法中的估值函数,求解旅行商问题。
通过实验分析,此方法达到了较好的效果,为解决旅行商问题提供了一种新思路。
关键词:旅行商问题;混合粒子群优化算法;IDA星算法旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一种典型的NP完全组合优化问题。
TSP问题可以描述为:一个旅行商人要拜访N个城市,每个城市只能拜访一次,最后要回到出发的城市,求出路程为所有路径之中的最小的路径。
TSP问题应用广泛,如焊接机器人焊点路径规划问题,水下清障机器人路径规划问题等都是TSP类问题。
TSP问题的主要求解方法有模拟退火算法、粒子群算法、启发式搜索法等。
这些算法各有优劣,目前仍没有一个算法具有很好的综合性能。
本文将用混合粒子群算法[2]求解结果构造IDA星算法中的估值函数来求解TSP问题。
1、粒子群算法粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法[1]的主要思想是先初始化为一群随机粒子,通过不断迭代找到最优解。
在每一次迭代中,粒子通过两个"极值"来更新自己。
一个极值是粒子本身当前所找到的最优解,叫做个体极值pBest。
另一个极值是群体目前找到的最优解,叫做群体极值gBest。
设D维粒子粒子i在t时刻的位置为Xi=(xi1,xi2,…,xiD),i=1,2,…,N,位置变化率为Vi=(vi1, vi2,…, viD),那么粒子i在t+1时刻的位置按如下公式进行更新:其中c1,c2取值为正常数;r1,r2为[0,1]之间的随机数;w称惯性因子。
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int size = str_arr.length; int[] int_arr = new int[size];
for(int i = 0; i < size; i ++){ int_arr[i] = Integer.valueOf(str_arr[i]);
}
return int_arr; }
//获取所有路径中最短的路径 private int get_min_distance(){
==
JFileChooser.SELECTED_FILE_CHANGED_PROPERTY) {//选择单个文件
try {
File file = (File) arg0.getNewValue();//获取属性的新值,转换为
文件对象
//------------------------------------
//将 open 表的首元素放入 close 表 City head_elem = open.queueOut(); close.add(head_elem); //如果当前结点是目标结点 if(head_elem.num >= city_num+1){
break; } if(head_elem.num == city_num){
public City(int city_num){ id_list = new int[city_num + 1]; isVisited = new boolean[city_num];
} }
//主类 public class TspAStar {
private int city_num = 0; private int[][] city_distance = null; private int min_distance = 0;
//获取 hvalue public int get_hvalue(int depth){
return (city_num - depth)*min_distance; }
//A*算法
public City AStar(int start){ int i, j;
//队列,队列中的元素按升序排列,用队列表示 open 表 MyQueue<City> open = new MyQueue<City>(city_num); //向量,用向量表示 close 表 Vector<City> close = new Vector<City>(); //初始的城市结点 City city = new City(city_num); city.id_list[city.num ++] = start; city.isVisited[start - 1] = true;//如果城市编号为 1,在数组的位置为 0 city.fvalue = get_gvalue(city) + get_hvalue(city.depth); //将开始结点放入 open 表 open.queueIn(city); //如果 open 表不为空 while(!open.isEmpty()){
2、用户界面
3、运行结果
通过验证,运行结果和期望值一致。
由于每个城市结点需要保存之前的路径,因此增加了空间复杂度。
五、程序 一共有三个类,City,TspAStar,MyQueue,City 是 TspAStar 的内部类。 1、City 和 TspAStar package .tspByHdy;
import javax.swing.JFileChooser; import javax.swing.JOptionPane;
//城市结点类,表示访问到中间某个城市的状态 class City{
int depth = 0;//当前深度 int[] id_list = null;//已经访问的城市的编号 int num = 0;//已经访问的城市的个数 boolean[] isVisited = null;//城市结点访问标志 int fvalue = 0; //估计值
城市之间的距离:通过 n*n 矩阵 city_distance 表示,其中 n 表示城市的个数。编号为 k 的城市到各个城市之间的距离可以从第(k-1)行获取。
open 表:用队列表示,城市结点进入队列之前需要根据估计值 fvalue 按升序排列。
close 表:用向量表示。 搜索图:搜索图通过 open 表构建,将路径的编号保存在一个数组 id_list 中。 四、实验结果和分析 1、输入数据 第一行的数值 8 表示城市结点的个数,后面是一个 8*8 的数组,数组的值表示城市之 间的距离。任何一个结点到自身的距离是 0,数组中的第 0 行表示第 1 个城市到各个城市 之间的距离,其他的可类推。
JOptionPane.showMessageDialog(null, "文件读取异常,检查文件内容是否全为数字!");
} } } }); fc.showOpenDialog(null);//弹出"打开文件"对话框
//将字符串形式的整数构成的数组转换为整数数组 private int[] transfer(String[] str_arr){
//获取输入源,输入源为选取的文件
fc.addPropertyChangeListener(new PropertyChangeListener() {//注册监听器
public void propertyChange(PropertyChangeEvent arg0) {//属性改变事件
if
(arg0.getPropertyName()
பைடு நூலகம்
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
InputStreamReader ir = new InputStreamReader(fi);
BufferedReader br = new BufferedReader(ir);
//------------------------------------
} return min; }
//获取 gvalue public int get_gvalue(City city){
int gvalue = 0; for(int i = 1; i < city.num; i ++){
gvalue += city_distance[city.id_list[i]-1][city.id_list[i-1]-1]; } return gvalue; }
import java.beans.PropertyChangeEvent; import java.beans.PropertyChangeListener; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileWriter; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.util.Vector;
city_num = Integer.parseInt(br.readLine().trim());//读取城市的个数
city_distance = new int[city_num][city_num];//城市之间的距离
框 }
//读取城市之间的距离,保存在 city_distance String str_line = null; for (int i = 0; i < city_num; i++) {
三、算法实现 主要的数据结构
城市结点:depth 表是从开始城市到当前城市,访问的城市个数,也可以称为深度; num 表示已访问的城市结点的个数; id_list 是一个数组,表示从开始城市到当前城市的所 有城市的编号的集合,编号的值从 1 开始;isVisited 是一个布尔数组,记录当前城市结点 到目标城市结点的访问状态,布尔值为 false,表示可访问;fvalue 表示从开始城市出发回 到原点的估计值。
str_line = br.readLine(); city_distance[i] = transfer(str_line.split(" ")); } fi.close(); ir.close(); br.close(); } catch (Exception ep) {//如果文件的内容不是全为数字,则弹出对话
Astar 算法求解旅行商问题
一、问题描述 一共有 n 个城市,某推销员从其中的一个城市 A 出发经过每个城市一次且仅一次后回
到 A,求代价最小的路径。
二、知识表示 1、状态表示
初始状态,目标状态。 初始状态:A(出发城市) 目标状态:A,···((n-1)个城市),A 2、算法描述 (1)设城市结点的个数为 n,获取开始结点,计算所有成员变量的值,将开始结点放 入 open 表(open 表用队列实现); (2)如果 open 表不为空,转(3),否则转(7); (3)将 open 表中的首元素放入 close 表,并将该首元素从 open 表中删除。 (4)获取已访问结点的个数 num,如果 num ≥ n+1,则找到最佳路径,转(7); (5)如果 num==n,还访问一个结点到达目标结点,设置初始结点的访问状态 isVisited[0]的值为 false,表示初始结点没有被访问,即可以回到出发点; (6)如果 num<n,将从当前结点出发可访问的结点和 open 表中剩余的结点放入一个 向量 vector 中,根据每个结点的 fvalue 值按升序排列,排列的结果按升序放入 open 表,转 (2); (7)获取 close 表中的最后一个元素,打印最佳路径,相邻城市之间的距离,最短的 距离值。 3、估价函数 f(n)=g(n)+h(n) ,h(n)≤h*(n)。 g(n):从开始结点到当前结点 n 的实际距离,等于路径的权值的和。 h(n):假设城市结点 n 的深度为 depth,城市的个数为 city_num,(city_num-depth)表示 从 n 到目标城市还需要的路径个数,min 表示所有路径长度的最小值,则 h(n) =min*(city_num-deep)表示从当前城市结点 n 到目标结点的路径长度的最小估计值,h(n) ≤h*(n)显然对于任意的一个城市结点都成立。