中国邮递员问题 PPT
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邮递员问题简介邮递员问题(Travelling Salesman Problem,TSP)是一个著名的组合优化问题,被称为计算机科学中的经典问题之一。
该问题起源于邮递员在一天内送货的最短路径问题。
邮递员需要从一个起点出发,经过所有的目标点,最后回到起点。
问题的目标是找到一条最短的路径,使得所有目标点都被访问,同时回到起点。
TSP问题涉及到组合爆炸,通常在计算上是NP难的。
问题描述给定一个有向图和一个起点,邮递员需要从起点出发经过所有的节点,最后回到起点。
每条边的权重表示从一个节点到另一个节点的距离。
找到一条最短路径,使得所有的节点都被访问且回到起点。
解决方法1. 枚举法枚举法是最简单的解决TSP问题的方法。
它通过遍历所有可能的路径,计算每条路径的总长度,并返回最短路径的长度和路径本身。
然而,由于TSP问题是NP难的,当图的规模增加时,枚举法的计算复杂度呈指数增长,很难在合理的时间内求解。
2. 动态规划法动态规划法是解决TSP问题的常用方法之一。
该方法通过将问题划分为子问题,并使用递归的方式求解。
具体而言,我们可以定义一个状态数组dp,其中dp[S][i]表示从起点到节点i,经过节点集合S中的所有节点,最后回到起点的最短路径长度。
那么,我们可以使用如下的递推关系来计算dp数组:dp[S][i] = min(dp[S-{i}][j] + dis(j, i)),其中j∈S,j≠i通过不断更新dp数组,最终可以得到从起点出发经过所有节点并回到起点的最短路径长度。
3. 遗传算法遗传算法是一种启发式优化算法,被广泛应用于解决TSP问题。
它模拟生物进化的过程,通过基因交叉、变异等操作,生成新的个体,并通过评估函数对个体进行选择。
遗传算法的优点是能够在较短的时间内找到接近最优解的解,但不能保证找到全局最优解。
4. 改进算法针对TSP问题,还有一些改进的算法,如蚁群算法、模拟退火算法、禁忌搜索等。
这些算法在不同的问题实例上可能会有更好的表现。
§4.中国邮递员问题(Chinese Postman Problem)1.问题的提出例5. 一个邮递员从邮局出发投递信件, 然后再返回邮局, 如果他必须至少一次地走过他负责投递范围内的每条街道, 街道路线如下图所示, 问选择怎样的路线才能使所走的路为最短?5 6 78问题的图论表述:在赋权G=[V, E]上找一条经每条边至少一次的权最小的圈。
1960年山东师范学院管梅谷教授首先提出此问题,并设计了一个“奇偶点表上作业法”,后来发现此法不是多项式算法,1973年,Edmonds和Johnson给出一个多项式算法。
2.哥尼斯堡七桥问题18世纪在哥尼斯堡城(今俄罗斯加里宁格勒)的普莱格尔河上有7座桥,将河中的两个岛和河岸连结,如下图所示。
城中的居民经常沿河过桥散步,于是提出了一个问题:能否一次走遍7座桥,而每座桥只许通过一次,最后仍回到起始地点。
3.Euler圈Euler圈:经图G的每条边的简单圈Euler图:具有Euler圈的图Euler图非Euler图下面讨论的图G允许有重边,且重边被认为是有区别的边。
伪Euler 圈:经图G 的每条边至少一次的圈点v 的次:与点V 关联的边的数目奇(偶)点:该点的次为奇(偶)数命题1:G 的奇点个数为偶数命题2:G 中有伪Euler 圈 ⇔ G 无奇点中国邮递员问题可表述为:在图G 中找一条权最小的伪Euler 圈。
对于邮递员来说,有些街道可能会重复走,原问题便转化为尽可能少走重复的 街道。
我们将这些重复的边组成的集合称可行集,即找最小的可行集。
命题3:E *是最小可行集 ⇔ωωμμμ()()()()*()*()e e e E E E e E E ≤∑∑∀μ∈∩∈∩\初等圈重复的边 非重复的边4.算法思路由命题1,简单图G 的奇点个数为偶数,可设为v 1 , v 2 , …, v 2k , 对每个1≤ i ≤k, 找v 2i − 1 至v 2i 的链p i ,将p i 的边重复一次。
中国邮递员数学问题
中国邮递员数学问题是一个著名的数学问题,也称为"中国邮递员问题"。
这个问题源于邮递员在担任邮递员工作时,需要沿着不同的街道进行投递。
邮递员必须走遍每一条街道至少一次,然后回到出发地点。
问题的目标是寻找一条最短的路径,使得邮递员能够满足投递的要求。
具体问题描述如下:给定一个城市的街道网络图,每条街道上都有一个正整数表示街道的长度。
邮递员需要从一个特定地点出发,沿着街道网络进行投递,然后回到出发地点。
要求邮递员经过的路径总长度最短。
这个问题属于旅行商问题的变种,是一个NP-完全问题。
因为问题规模较大,难以找到一个最优解。
因此,通常采用近似算法进行求解,如TSP(Traveling Salesman Problem)等。
邮递员问题在实际中有很多应用,比如快递员的路线规划、物流配送等。
解决这个问题可以提高物流效率,减少成本。