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中国邮递员问题

2023-01-22 23:30:09 暂无评论 百科资料

中国邮递员问题

著名图论问题之一。邮递员从邮局出发来自送信,要求对辖区内每条街,都至少通过一次,再回邮局。在此条件下,怎样选择一条最短路线?360百科此问题由中国数学家管梅谷于1960年首先研究并给出算法,故名。

  • 中文名称 中国邮递员问题
  • 外文名称 Chinese Postman Problem
  • 拼音 zhōng guó yóu dì yuán wèn tí
  • 类似问题 旅行商问题
  • 特点 著名图论问题之一

问题简介

  zhōng guó yóu dì yuán wèn

  中国邮递员问题

  用图论的语言描述就是指在一个边赋权的图中找一个闭道,使得这个闭道量根给冷让排贵车通经过每一条边,并且闭道上所有边的权和最小。如果图本身就是一个欧拉图,那么这个闭道就是欧拉闭道。如果图不是欧拉图,那么就有一些边可能会经来自过至少两次。对于欧拉图,找这样一个闭道的算法是由Fleury在1921年给出的,对于一般图的算法由Edmond金子笑抗东款所密红频反s和Johnson在1973年给出。

  此图图论中和中国邮递员争聚山材联镇创问题类似的是旅行商问题,区别于卫证低汽拿族中国邮递员问题,旅行商问题是说在边赋权的完全图中找一个权和最小的哈密尔顿圈。

  TSP问题(Traveling Salesman Problem),即旅行商矿胞的问题,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。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,这是一个NP难问题。

  TSP的历史很久,最早的描述是1759年欧拉研究的骑士周游问题,即对于国际象棋棋盘中的6360百科4个方格,走访64个否红困温乎国方格一次且仅一次,并且最至数终返回到起始点。

  TSP由美国RAN氢呀亮适响亚比血以门D公司于1948年斯老冲矛安引入,该公司的声誉以及线形规这一新方法的出现使得TSP成为一个知名且流行的问题

算法描述

  人工智能上的首永这单该练旅行商问题,以下给出的是算法冲战,只是理解算法之用。

  /****************算法总框架*****************************/

  int i;

  gs.search_init(adap推方带提胶阻菜tee.list_place.getSelectedIndex(),adaptee.list_fun.getSelectedIndex())策测织东只亲板块;

  do{ i=gs.search_step(); }while(i==0)行本视普站注告限;

  /***************searchinit**************************/

  public void search_init(int sta叶爱土每玉另小rtindex,int strategy)

  {

  this.strategy = strategy;

  证困章航核出AStar.graph= G;

  G.setSize(AStar.len);

  start.概治载际罗index = startindex;

  Vertex s =new Vertex();

  s.index = start.index;

  s.parent = -1;

  n =null;

  s.value =f(s.index); //s的估价函数值

  G.add(s);

  start.parentpos = -1;

  start.value = s.value;

  open.add(start);

  step=0;

  }

  /***************searchstep**************************/

  public int search_step()

  {

  Open m ;

  Vertex old_m;

  int i,j;

  int f;

  int parentpos;

  if(open.next==null)

  return -1;//查找失败

  //扩展的步骤数增加

  step++;

  //Open 表非空

  //Open 表中移出第一个

  n = open.removeFirst();

  //n放入 CLOSE 中 ,返回放入的位置

  parentpos=close.Add(n.index, n.parentpos);

  if(n.index == start.index&&step!=1) //结束状态

  return 1;

  //扩展n结点

  i=n.index;

  for(j=0;j<len;j++)

  {

  if(i!=j&&value[j]!=-1)//对于所有n的后继结点 m(j)

  {

  if(j==start.index&&isAll(n))//所有城市已访问过,且回到出发城市

  {

  f=f(j);//计算此时的f值

  old_m=G.getVertex(j);

  if(old_m!=null)

  if(old_m.value>f||old_m.value==0)

  G.add(j,i,f); //j(m) i(n),G中添加j(m),父节点为i(n),估价函数值为f

  G.addSub(i,j);//i(n)的后继中添加j(m)

  m= new Open(j,parentpos,f);//Open表中添加m(j)

  open.add(m);

  continue;

  }

  if(!isExist(n,j))//m(j)不在n(i)的祖先中(不扩张n的祖先结点)

  {

  f=f(j); //计算f值

  //取得旧的m(j) 中value最小的,G中的节电保存了从出发城市到此地最小估价函数

  old_m=G.getVertex(j);

  // m(j)不在G中,m(j) 也就不在Close中

  if(old_m==null)

  {

  //j(m) i(n),G中添加j(m),父节点为i(n),估价函数值为f

  G.add(j,i,f);

  //n(i) 添加后继 m(j)

  G.addSub(i,j);

  //加入Open表

  m=new Open(j,parentpos,f);

  open.add(m); //m添加入 Open 表中

  }

  else //m(j)在G中,表示Close 表中有m(j) 结点

  {

  if(old_m.value > f)//新值比较小,采用新值

  {

  //更新G中的估价函数值,以及相关指针

  old_m.value = f;

  old_m.parent = i;

  //添加相关从Close中删除的代码,不删除亦可

  }

  G.addSub(i,j);//n(i) 添加后继 m(j)

  //从Close 中删除,移入Open表中,实际上Close表中仍然保留

  m = new Open(j,parentpos,f);

  open.add(m);

  }

  }

  }

  }

  //本次没查找到解,请继续

  return 0;

  }

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