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文档简介
计算机算法设计与分析第一章绪论一个快递小哥从快递中心点出发,到周边四个小区送快递,要求经过每个小区且只能每个小区仅经过一次,最后回到快递中心点。问快递小哥应如何安排派送路线较好?例1.3快递员路线安排问题起
终ABCDEA03456B30265C42043D56405E65350(1)问题分析与问题抽象,这是一个典型的TSP问题将小区抽象为下图的顶点,两个小区之间有路直达,则对应的两个顶点之间有边关联,边的权值为两个小区之间的距离。则将快递员路线安排问题抽象为从顶点A(设A为快递中心)出发经过图中其余顶点后回到顶点A的最短简单回路问题。例1.3快递员路线安排问题3365456542EBDCA(2)数学建模:例1.3快递员路线安排问题3365456542EBDCA(3)方法一蛮力法:列出每一条可供选择的路线,计算出每条路线的距离长度,最后从中选择出一条最短路线。最短路程为:A-->B-->C-->E-->D-->A或者A-->D-->E-->C-->B-->A,最短路径长度为:18。例1.3快递员路线安排问题3365456542EBDCA(3)蛮力法算法效率分析:使用蛮力法列举除出发小区外所有小区的排列,然后选取路径最短的路线。n-1个小区的排列数为(n-1)!,当n=20时,遍历路线总数约为1.216×1017,计算机以每秒1000万条路线的检索速度计算,则约需要386年才能完成。故蛮力法的时间复杂度太高,当顶点数过多时并不适用。例1.3快递员路线安排问题(3)方法二贪心法:每次在选择下一个小区时,只考虑当前情况。在没有经过的小区中,选择距离当前小区最近的一个,直到经过所有小区,最后回到快递中心。A例1.3快递员路线安排问题3365456542EBDCA贪心法的优点是效率很高,只要n-1步判断就能得到结果。但缺点是不一定能找到问题的最优解。算法:贪心法—伪代码描述输入:小区数量n,邻接矩阵e[i,j],顶点v[i],出发小区编号go_city,index当前小区编号。输出:最短路线上的顶点信息,最短路径长度min_l。Greedy(index):beginfori
1tondo ifi不是出发顶点go_citythen forj
1tondo if没有经过小区jthen
筛选与当前出发点最短的顶点,并标记为cur_j endifendfor min_l
min_l+e[index,cur_j] index
cur_j//从出发点cur_j,继续下一步求解
并置cur_j顶点为经过标记
endifend for
min_
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