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【优化算法】变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释)

小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码。今天,就在此给大家双手奉上啦,希望大家能ENJOY哦! 01 代码说明 本次代码还是基于求解TSP旅行商问题的。...其实看了这么多启发式算法解TSP问题的代码。想必各位都有了一个比较清晰的认识,其实呀。之前介绍的模拟退火、遗传算法、迭代搜索和现在的变邻域等等,是十分相似滴。...最大的不同在于算法框架的不同而已,像什么扰动啦,邻域动作啦。代码基本是不变的。所以大家可以多联想,多思考,学习就是一个探求事物本质的过程嘛! 至于算法框架什么的概念,大家看上一篇关于VNS的推文啦。...[image] 简要说说算法vnd里面两个邻域使用的算子: two_opt_swap 没啥好说的,区间反转。

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变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附Java详细代码及注释)

前言 各位读者大家好 近期疫情反复 希望大家注意身体哟 变邻域搜索科普 今天小编要讲一讲,变邻域搜索算法VNS)。 这是一种改进型的局部搜索算法。...在之前的推文干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂中,对VNS算法已经有了详细的介绍。...下图非常形象地说明了变邻域搜索算法的核心思想: 算子及去重过程 简要说说本文中运用的算子: two_opt_swap 区间反转: two_h_opt_swap 随机产生两点,塞进新排列头部。...代码展示 本文所用代码是小编根据指导老师的要求从 干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释) 的C++版本改编成java版本的。...do { System.out.println("Algorithm VNS iterated " + (it + 1) + "times");// \t是补全当前字符串长度到8的整数倍

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干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释)

小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码。今天,就在此给大家双手奉上啦,希望大家能ENJOY哦!...其实看了这么多启发式算法解TSP问题的代码。想必各位都有了一个比较清晰的认识,其实呀。之前介绍的模拟退火、遗传算法、迭代搜索和现在的变邻域等等,是十分相似滴。...最大的不同在于算法框架的不同而已,像什么扰动啦,邻域动作啦。代码基本是不变的。所以大家可以多联想,多思考,学习就是一个探求事物本质的过程嘛!...至于算法框架什么的概念,大家看上一篇关于VNS的推文啦。 干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂 这里就不做过多介绍了。...502 do 503 { 504 cout << endl << "\t\tAlgorithm VNS iterated " << it+1 << " times" <

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算法】变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂的解析

更多精彩尽在微信公众号【程序猿声】 [1240] 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)一看就懂的解析 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码...后三个要素定义的不同则会产生各种不同的局部搜索算法,而它们的效率和最终解的质量也会有很大的差异。 02 变邻域搜索算法 2.1 什么是VNS?...其实说白了,变邻域搜索算法VNS)就是一种改进型的局部搜索算法。它利用不同的动作构成的邻域结构进行交替搜索,在集中性和疏散性之间达到很好的平衡。其思想可以概括为“变则通”。...2.6 VNS过程 在综合了前面这么多的知识以后,VNS的过程其实非常简单。可以描述为以下几步: 产生初始解s1。 shaking s1,得到解s2。 对解s2进行VND,得到解s3。...变邻域算法解决TSP问题 变邻域算法解决01背包问题 C++代码。 欲获取代码,请关注我们的微信公众号【程序猿声】,在后台回复:VNS代码。即可获取。 [微信公众号]

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干货|变邻域搜索(VNS)算法求解Max-Mean Dispersion Problem(附代码及详细注释)

Part 2 变邻域搜索(VNS)算法再回顾 在之前的推文干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂中,已经对VNS算法有了详细的介绍。...在干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释) 中,给出了VNS算法解决问题的实例。 在这里,我们简要地复习下VNS算法的基本内容,详细内容参见以上推文。...2.1 VNS算法介绍 VNS算法的基本思想是在搜索过程中系统地改变邻域结构集来拓展搜索过程,获得局部最优解,再基于此局部最优解重新系统地改变邻域结构集拓展搜索范围找到另一个局部最优解的过程。...正如Hansen在论文Variable neighborhood search Principles and applications一文中提到的,VNS算法本质上还是一种跳出局部最优解的算法。...假如邻域结构可以覆盖整个可行解集,则算法可以找到全局最优解。 Part 3 具体算法介绍 3.1 初始解生成 对于初始解,我们使用贪心的方法来构造。

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干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂

通俗一点:局部搜索算法是对一类算法的统称,符合其框架的算法很多,比如之前公众号推文中介绍的爬山法、模拟退火算法和禁忌搜索算法都属于局部搜索算法。...1.2 局部搜索的过程 我们可以将局部搜索算法的统一框架描述为: 1) 算法从一个或若干个初始解出发。 2) 在算法参数控制下由当前状态的邻域中产生若干个候选解。...后三个要素定义的不同则会产生各种不同的局部搜索算法,它们的效率和最终解的质量也会有很大的差异。 02 变邻域搜索算法 ? 2.1 什么是VNS?...其实说白了,变邻域搜索算法VNS)就是一种改进型的局部搜索算法。它利用不同的动作构成的邻域结构进行交替搜索,在集中性和疏散性之间达到很好的平衡。其思想可以概括为“变则通”。...2.6 VNS过程 在综合了前面这么多的知识以后,VNS的过程其实非常简单, 直接看伪代码,一目了然: ? 做点说明吧。

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干货|变邻域搜索(VNS)算法求解Max-Mean Dispersion Problem(附代码及详细注释)

Part 2 变邻域搜索(VNS)算法再回顾 在之前的推文干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂中,已经对VNS算法有了详细的介绍。...在干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释) 中,给出了VNS算法解决问题的实例。 在这里,我们简要地复习下VNS算法的基本内容,详细内容参见以上推文。...2.1 VNS算法介绍 VNS算法的基本思想是在搜索过程中系统地改变邻域结构集来拓展搜索过程,获得局部最优解,再基于此局部最优解重新系统地改变邻域结构集拓展搜索范围找到另一个局部最优解的过程。...正如Hansen在论文Variable neighborhood search Principles and applications一文中提到的,VNS算法本质上还是一种跳出局部最优解的算法。...假如邻域结构可以覆盖整个可行解集,则算法可以找到全局最优解。 Part 3 具体算法介绍 3.1 初始解生成 对于初始解,我们使用贪心的方法来构造。

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数据魔术师推荐适合2021级(大一)本科生学习推文列表

干货 | 用模拟退火(SA, Simulated Annealing)算法解决旅行商问题 模拟退火算法解决带时间窗的车辆路径规划问题 干货 | 到底是什么算法,能让人们如此绝望?...Java 详细代码及注释 干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂 干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释...变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附Java详细代码及注释) 干货|十分钟教你用动态规划算法解Travelling Salesman Problem(TSP)问题,附代码…… 遗传算法求解混合流水车间调度问题...) 干货|变邻域搜索(VNS)算法求解Max-Mean Dispersion Problem(附代码及详细注释) 论文拾萃|Solution-based tabu search求解Max-Minsum...贪心算法与变邻域禁忌搜索算法解决同时取货送货的带时间窗两级车辆路线规划问题(附Java代码) 论文拾萃|用基于邻域分解的启发式算法(NDHA)解决最大化多样性分组问题 论文拾萃|用MOLS+算法解决包含外包和收入平衡的

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Nuage再次发力 推出SDN虚拟化网络业务解决方案

VNS将协议驱动的网络自动化和面向应用的抽象化的优势无缝延伸至企业的分支机构,为企业创建更加快速响应的运营环境铺平了道路。...Nuage Networks的VNS将部署新接入点的速度提高了10倍,并减少了50%以上的运营支出。...对那些全球领先的企业而言,Nuage Networks 的VNS能够显着简化网络业务的部署和使用。”...Nuage Networks的VNS 解决方案突破了现状,其具备紧密结合的端到端策略框架,该框架横跨数据中心和所有分支机构,并且,对于可跨越任何云或网络基础设施的开放性CPE和网络业务,VNS支持最少人工介入的业务提供模式...Nuage Networks的 VNS目前已可试用,并将于2015年第一季度投入商用。

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Autopilot: workload autoscaling at Google 随笔

去年在做global / regional awareness split的时候,专门在vns上启用了这个功能。当时大致上知道这个feature的作用,但是没有深究过背后的原理。...比如vns在大多数zone上平均消耗0.3~0.6个GCU (Google Compute Unit),偶尔遇上峰值会消耗1-2个GCU,过去几年只有一次因为事故消耗了5个GCU。...每个zone申请15 GCU,但是平均消耗0.3 GCU,资源浪费你算算…这其实已经算少的了,因为vns承载的流量不多,以前每个cell courier要申请50个GCU。 所以资源浪费很大。...另一个算法就比较牛逼了,强化学习(搞笑)。论文称之为Recommenders based on machine learning。简单来说,这个算法是用来调整上一个算法的参数的。...我一度认为这是一篇谷歌低质量论文,自适应算法就自适应算法,非要扯强化学习,还拿自己类比多臂老虎机问题。论文还凑了一堆公式,让自己看起来确实像是机器学习的样子。

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车辆路径规划中的Electric Vehicle-Routing Problem简介

文章里使用的算法是变邻域搜索算法和禁忌搜索算法的混合算法。...变邻域搜索算法我们曾经仔细地介绍过,这里就不过多的介绍了,补课链接"干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂"。...在解问题的算法上由于这个问题是NP-Hard问题,因此算法上还是跟我们之前所介绍的差不多,小规模的精确性算法和启发式算法,文献里用的方法是变邻域搜索和禁忌搜索的混合算法。...3.4 变邻域搜索部分 这里的shaking阶段跟一般的VNS相同,局部搜索会用后面介绍的禁忌搜索部分替代。领域结构由循环交换算子定义。...3.5 禁忌搜索部分 这里的禁忌搜索替代一般的VNS中的局部搜索,可以看作是一种改进吧。这里用到的搜索算子有2-opt*、exchange、relocate和根据问题提出的stationInRe。

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干货 | 变邻域搜索算法解决0-1背包问题(Knapsack Problem)代码实例

5using namespace std; 6 7// 物品的数量 每一个物品有0和1两种选择 0代表选择当前物品 1代表不选择当前物品 8const int n = 100; 9 10//算法最大迭代次数...精彩文章推荐 干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释) 干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂 干货...| 遗传算法(Genetic Algorithm) Java 详细代码及注释 干货 | 遗传算法(Genetic Algorithm) (附代码及注释) 干货|迭代局部搜索算法(Iterated...local search)探幽(附C++代码及注释) 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated Annealing)算法解决旅行商问题 -The End- 文案 / 邓发珩(大一) 排版 /

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30行代码搞定简单手写识别!

tensorflow计算框架可以很好地支持深度学习的各种算法,但它的应用也不限于深度学习,是由Jeff Dean领头的谷歌大脑团队基于谷歌内部第一代深度学习系统DistBelief改进而来的通用计算框架...精彩文章推荐 干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释) 干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂 干货...| 遗传算法(Genetic Algorithm) Java 详细代码及注释 干货 | 遗传算法(Genetic Algorithm) (附代码及注释) 干货|迭代局部搜索算法(Iterated...local search)探幽(附C++代码及注释) 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated Annealing)算法解决旅行商问题 -The End- 文案 / 齐浩洋(大三) 排版 /

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论文拾萃|用基于邻域分解的启发式算法(NDHA)解决最大化多样性分组问题

邻域分解在状态矩阵的帮助下帮助我们跳过了没有希望产生更优解的邻域块,避免了大量冗余的无意义搜索,由此也就大大加快了运算速度 3.2.2NDVNS 做好准备之后,VNS似乎也没有那么狰狞了 什么?...VNS是什么? 直接上伪代码罢。 NDVNS 3.2.3 NDTS 就算是禁忌搜索似乎也不是那么难懂 什么?你不知道禁忌搜索是什么?...「经过研究,在本算法中μ=0.05」 NDTS 3.2.4 扰动函数 众所周知,在所有的启发式算法里都需要一个扰动函数来跳出局部最优陷阱,顺便还能增加一些搜索的多样性。...话不多说我们直接上图: 相比于目前最先进的几种算法,NDHA在最佳目标值和平均目标值上都有着较大优势,尤其是在m比较大时 总结一下NDHA的强大之处: 使用两种启发式搜索算法,以一定的概率交替进行,加强了算法的稳定性...创造性地提出了「邻域分解」策略,大大提高了算法速度,同时,该策略也可以被应用于解决其他相关的MDGP或者分群问题 真的很快。

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