巡回セールスマン問題に対する局所探索法 巡回セールスマン問題について 複数箇所の訪問先(以下都市とよびます)をすべて一度だけ訪問するとき、 その訪問の総距離が最短となる巡回路(つまり出発地に戻らなくてはならない) を求める問題です。 都市はアプレットの右上端にあるプルダウンメニューから問題例を選ぶか、 画面上をクリックすることで配置することができます。 SOLVEボタンで局所探索法による求解の動作を開始します。 動作中にSTOPボタンまたは画面をクリックすると一時停止します。 SOLVEボタンで動作を再開します。 CLEARボタンで都市を消去します。 局所探索法について 局所探索は、すでに構成済み(1)の巡回路を改良するために用いられます。 なお、ここで紹介するアプレットでは巡回路の構成はNearest Neighbour 〜もっとも近いお隣さんをたどること〜によって実現して
Computer Today 誌では、「アルゴリズムの道具箱」という連載記事が 掲載されましたが、その中の1999年1月--12月(No.89 -- No. 94)の6回を 私が担当しました。これはその後、臨時別冊・数理科学「アルゴリズムの 道具箱」、戸川隼人・有澤誠(編)、サイエンス社、2000年1月、として出版 されています。そこに用いたCプログラムのソースコードを 以下にリストします。自由にダウンロードして、試していただければ 幸いです。バグや問題点を発見された方は、 私宛(Email: ibaraki@ksc.kwansei.ac.jp)ご連絡下さい。 1. クイックソート クイックソートのソースプログラム バブルソートのソースプログラム 2. 部分和問題 列挙法 ssum のソースプログラム 動的計画法 dpssum のソースプログラム データ例 ssumdata
巡回セールスマン問題(TSP)とは? 巡回セールスマン問題 (the Traveling Salesman Problem) は,N個の都市すべてを1度ずつ訪問した後に最初の都市に戻る巡回路のうち、 最小の距離のものを求める問題である。 この巡回セールスマン問題に対してGAの応用を考えよう。 Partially Matched Crossover [PMX] 通常の交叉では、都市の重複が考えられるため、工夫する必要がある。ここでは連続した組の遺伝子対に着目し、交叉するPMXの手順を簡単に説明する。 一対の親染色体が以下のように与えられているとき、ある連続した部分列の組(この例では(3,7),(6,2),(1,5)の3組)に注目する。
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