|
马上注册,结交更多好友,享用更多功能^_^
您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册
x
Given a set of n cities, the goal is to find the shortest distance that a travelling salesman must travel in order to visit all the cities and return to the starting point. If we are to solve the problem using Hill Climbing algorithm, suggest a suitable initial solution for this problem, and implement the Cost function that returns the total distance for a given solution.
给定一组n个城市,目标是找到一个旅行推销员必须走的最短距离,以便访问所有的城市并返回起点。如果我们要用Hill Climbing algorithm算法来解决这个问题,请为这个问题提出一个合适的初始解决方案并实现cost function以返回给定解决方案的总距离。
Hill Climbing(山峰爬升)算法的一个合适的初始解决方案是生成一个城市索引的随机排列,并将其作为初始解决方案返回。
这是Python中Cost函数的一种实现:
import math
def distance(x1, y1, x2, y2):
return math.sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2)
def cost(solution, distances):
total_distance = 0
n = len(solution)
for i in range(n):
current_city = solution[i]
next_city = solution[(i+1)%n] # 循环遍历城市
total_distance += distances[current_city][next_city]
return total_distance
要使用此函数,`solution` 是表示城市索引的排列列表(从 0 到 n-1),而 `distances` 则是包含城市之间成对距离的二维列表。例如,如果有三个坐标为(0,0), (0,1) 和 (1,1) 的城市,则 `distances` 矩阵如下:
distances = [
[0, 1, math.sqrt(2)],
[1, 0, 1],
[math.sqrt(2), 1, 0]
]
其中 `distance [0] [1]`是城市0和1之间的距离(为1),`distance [0] [2]`是城市0和2之间的距离(即sqrt (2))。
|
|