全局最优搜索求解旅行商最短路径的c++代码
时间: 2024-08-14 07:04:41 浏览: 33
旅行商问题(TSP,Traveling Salesman Problem)是一个经典的组合优化问题,通常采用全局优化算法如遗传算法、模拟退火算法或者遗传编程等来求解。这里以遗传算法为例给出一个简单的C++代码框架,因为遗传算法适合解决这类复杂的寻优问题。
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdlib> // for rand and srand
#include <ctime> // for time
// 定义城市类,包含坐标信息
class City {
public:
int id;
double x, y;
City(int id, double x, double y) : id(id), x(x), y(y) {}
};
// 计算两点之间的欧几里得距离
double distance(const City& c1, const City& c2) {
return std::sqrt(std::pow(c1.x - c2.x, 2) + std::pow(c2.y - c1.y, 2));
}
// 遗传操作,用于生成新的解
std::vector<int> crossover(const std::vector<int>& parent1, const std::vector<int>& parent2) {
// 实现交叉点选择等遗传操作...
}
// 简化版适应度函数,考虑所有城市间的总距离
int fitness(const std::vector<int>& path) {
City cities[/* num_cities */];
// 初始化城市列表...
int total_distance = 0;
for (size_t i = 1; i < path.size(); ++i) {
total_distance += distance(cities[path[i - 1]], cities[path[i]]);
}
total_distance += distance(cities[path.back()], cities[path]); // 添加回环
return total_distance;
}
int main() {
// 设置参数,比如城市数量、种群大小、迭代次数等
int num_cities = /* your_city_count */;
std::vector<City> cities;
// 创建并初始化城市...
srand(time(0)); // 初始化随机数种子
std::vector<std::vector<int>> population(num_cities, std::vector<int>(num_cities));
// 生成初始种群...
for (int iter = 0; iter < /* max_iterations */; ++iter) {
// 进行交叉、变异等操作
// 更新适应度值
// 可能的话,进行选择操作,保留适应度好的个体...
// 如果找到足够好的解决方案,提前结束
if (fitness(population) < /* threshold */) break;
}
// 输出最佳解(假设population是最优路径)
std::cout << "Best route: ";
for (auto city_id : population) {
std::cout << city_id << " -> ";
}
std::cout << "\nTotal distance: " << fitness(population);
return 0;
}
```
这个例子是简化的,实际应用中需要处理更多细节,如种群的选择、交叉、变异、适应度计算等,并可能需要用到一些优化技巧。记得根据实际情况替换城市数据和具体算法细节。