禁忌搜索算法解决50个城市的tsp问题

资 源 简 介

禁忌搜索算法解决50个城市的tsp问题

详 情 说 明

禁忌搜索算法是一种高效的启发式算法，特别适合解决像TSP（旅行商问题）这样的组合优化问题。TSP问题需要找到一条最短路径，让旅行商经过所有城市且每个城市只访问一次。对于50个城市的TSP问题，传统的穷举法计算量太大，而禁忌搜索则通过智能探索局部最优解来高效逼近全局最优解。

禁忌搜索的核心思想是维护一个“禁忌表”，记录最近搜索过的解，避免重复探索。每次迭代时，算法在当前解的邻域内搜索可能更优的解，并选择最好的一个作为下一步起点。即使新解暂时不如当前解，也可能被接受以避免陷入局部最优。此外，如果某个移动（如交换两个城市的顺序）被禁忌表限制，但在特定条件下（如能够显著优化目标），仍可被破禁执行。

对于初学者来说，理解禁忌搜索的关键在于： 邻域结构：定义如何从一个解生成邻近解，比如交换两个城市的顺序或逆转某段路径。 禁忌表：短期记忆机制，防止算法原地绕圈，但会过期或可被破禁。 目标函数：通常是路径总长度，每次移动后需快速计算新解的目标值。

在50个城市的规模下，合理设置禁忌表大小、邻域搜索策略和终止条件（如固定迭代次数或无改进时停止）至关重要。初学者可以从简单实现开始，逐步调整参数以平衡搜索效率和解的质量。