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多种启发式算法解决广义旅行商问题

Primary LanguagePython

🚦 启发式算法解决广义旅行商问题

简介

使用 模拟退火、禁忌搜索、遗传算法和蚁群算法共四种启发式算法来解决广义旅行商问题

问题实例

问题实例链接

  • GTSP(9,5) GTSP(17,11) GTSP(24,15) GTSP(31,16) GTSP(39,25)

算法流程

流程图

结果分析

复杂度

针对五种GTSP实例,分别迭代100000次,计算其运行时间

时间\s 遗传算法 蚁群算法 模拟退火 禁忌搜索
GTSP(9,5) 215.1 1135.8 23.75 41.35
GTSP(17,11) 291.5 4629.4 25.61 336.3
GTSP(24,15) 416.3 8874.4 37.50 510.8
GTSP(31,16) 522.7 11344.5 40.08 730.5
GTSP(39,25) 617.2 15768.9 57.90 1624.0
平均 412.56 8,350.6 36.97 648.58
收敛性

针对五种GTSP实例,分别迭代100000次,查看其每次迭代解的路径总距离

GTSP(9,5)

GTSP(17,11)

GTSP(24,15)

GTSP(31,16)

GTSP(39,25)

解比较

针对五种GTSP实例,分别迭代100000次,查看最后解的效果

GTSP(9,5)

GTSP(17,11)

GTSP(24,15)

GTSP(31,16)

GTSP(39,25)