オリジナルリンク：http://tecdat.cn/?p=6551
巡回セールスマン問題（TSP）の最適化の組み合わせに起因する最も複雑な問題の一つで一般的に使用される用語を、旅行。N（N-1）をチェックする必要がある都市に（頂点）を旅行！可能性。3,000箇所、4つの* 10 ^ 9131の可能なソリューション。
TSPとtspmeta：本論文では、パッケージRのパフォーマンスを調査しました。私の使用の結果は非常に満足。
あなたのTSP225.csvファイルと出力ソリューションとビジュアライゼーションに次のコードを入力します。生成された「ツアー」は、オブジェクトやツアー整数のクラスであり、それはあなたのソリューションが含まれています。
coords.df <- data.frame(long=TSP225$Long, lat=TSP225$Lat)
coords.mx <- as.matrix(coords.df)
# Compute distance matrix
dist.mx <- dist(coords.mx)
# Construct a TSP object
tsp.ins <- tsp_instance(coords.mx, dist.mx )
#
tour <- run_solver(tsp.ins, method="2-opt")
#Plot
autoplot(tsp.ins, tour)
ソリューションの比較：次の図は、7つの最高の観光ヒューリスティック・ソリューションコンコルドと厳密解の長さを示します。コンコルドソリューションのために、私はUWマディソンでホストされているNEOS-Serverを使用します。
methods <- c("nearest_insertion" "2-opt")
tours <- sapply(methods simplify = FALSE)
dotchart( ),
)
2Dランダム頂点で＃23000
明らかに、頂点の成長、正確なソリューション、およびその他のヒューリスティックの数が大幅に増加したプログラム間の相違を解決します。最適に近い解を2-選びます。2-OPTソリューションを繰り返し、私は厳密解に非常に近かった最小値を選択します。
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