TSP问题

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TSP问题

旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,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。

 

 

 

1简介

TSP问题是一个组合优化问题。该问题可以被证明具有NPC计算复杂性。因此,任何能使该问题的求解得以简化的方法,都将受到高度的评价和关注。
旅行推销员问题是数图论中最著名的问题之一,即“已给一个n个点的完全图,每条边都有一个长度,求总长度最短的经过每个顶点正好一次的封闭回路”。Edmonds,Cook和Karp等人发现,这批难题有一个值得注意的性质,对其中一个问题存在有效算法时,每个问题都会有有效算法。
迄今为止,这类问题中没有一个找到有效算法。倾向于接受NP完全问题(NP-Complet或NPC)和NP难题(NP-Hard或NPH)不存在有效算法这一猜想,认为这类问题的大型实例不能用精确算法求解,必须寻求这类问题的有效的近似算法[1]
此类问题中,经典的还有 子集和问题; Hamilton回路问题;最大团问题。

2TSP问题举例

有一位商人,他想访问中国的某些城市,要求:
1. 所走路程最近
2. 每个城市只能访问一次
3. 从某城市出发,最后回到该城市
如右图所示: 
 
 
3求解
假设从合肥出发,最后回到合肥[2]
问题域:X={北京,成都,广州,上海}
目标函数:min f(x)=dist(合肥,city1) + ∑dist(cityi,cityj) + dist(cityj,合肥)
如下图:
 
 
 
4其他
另:TSP电信服务供应商
悬浮颗粒物是指能悬浮在空气中,空气动力学当量直径≤100微米的颗粒物。记作TSP,是大气质量评价中的一个通用的重要污染指标。 总悬浮颗粒物的浓度以每立方米空气中总悬浮颗粒物的毫克数表示,用标准大容量颗粒采样器在采样效率接近100%滤膜上采集已知体积的颗粒物,恒温恒湿条件下,称量采样前后采样膜质量来确定采集到的颗粒物质量,再除以采样体积,得到颗粒物的质量浓度。
posted @ 2013-12-17 20:44  博园少主  阅读(899)  评论(0编辑  收藏  举报