-3
Я проделал краткую работу по решению TSP с использованием имитационного отжига, а также грубой силой. Поскольку мы знаем, что TSP с помощью грубой силы предпримет шаги O (n!), Проверив все возможные пути, я хочу спросить, что, если мы допустим эти много шагов с использованием имитированного алгоритма отжига, он достигнет правильного решения. (Гарантируется, что он даст неоптимальное решение с меньшим количеством итераций, но мой quesiton - это то, что мы можем получить оптимальное решение, если мы запустим его для n! Times, где n - количество городов)Моделируемый отжиг, примененный к TSP
Спасибо. Таким образом, преимущество использования SImulated отжига в tsp заключается в том, чтобы улучшить время, необходимое для получения субоптимального решения. И если мы хотим получить точное решение, мы не должны использовать этот подход Simulated Annealing? – PsJain
@PsJain: во многих случаях решение грубой силы практически невозможно (т. Е. Потребуется триллионы лет для запуска), и мы должны довольствоваться хорошим приближением. –
Спасибо, у вас есть идея до чего нет. городов может Python дать вам решение грубой силой? Я пробовал 100, и он дал o/p как «убитый». – PsJain