Example 1.2 Traveling salesman prob

Example 1.2 Traveling salesman problem. Perhaps the most popular combinatorial
optimization problem is the traveling salesman problem (TSP). It can be formulated
as follows: given n cities and a distance matrix dn,n, where each element
dij represents the distance between the cities i and j, find a tour that minimizes the
total distance. A tour visits each city exactly once (Hamiltonian cycle) (Figs. 1.4
and 1.5). The size of the search space is n! Table 1.2 shows the combinatorial
explosion of the number of solutions regarding the number of cities. Unfortunately,
enumerating exhaustively all possible solutions is impractical for moderate and large
instances.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่าง 1.2 ปัญหาผ้าลินิน บางทีนิยม combinatorialปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพเป็นปัญหาผ้าลินิน (TSP) สามารถใช้สูตรดังนี้: n เมืองและเมทริกซ์ระยะ dn, n ซึ่งแต่ละองค์ประกอบdij แสดงระยะทางระหว่างเมืองผมและ j ค้นหาทัวร์ที่ช่วยลดการรวมระยะทาง ทัวร์เยี่ยมชมเมืองแต่ละครั้งแน่นอน (Hamiltonian รอบ) (มะเดื่อ. 1.4และ 1.5) ขนาดของพื้นที่การค้นหาคือ n ตาราง 1.2 แสดงการ combinatorialการกระจายจำนวนของโซลูชั่นเกี่ยวกับหมายเลขของเมือง อับแจงนับลมทุกปัญหาคือทำไม่ได้สำหรับปานกลาง และขนาดใหญ่อินสแตนซ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่าง 1.2 ปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย บางทีอาจจะเป็นที่นิยมมากที่สุด combinatorial
ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพของปัญหาพนักงานขายเดินทาง (TSP) มันสามารถนำสูตร
ดังต่อไปนี้ได้รับเมือง n และระยะทางเมทริกซ์ DN, n โดยที่แต่ละองค์ประกอบ
dij ถึงระยะทางระหว่างเมืองที่ i และ j ค้นหาทัวร์ที่ช่วยลดการ
รวมระยะทาง เข้าชมการท่องเที่ยวแต่ละเมืองเพียงแห่งเดียว (รอบแฮมิลตัน) (มะเดื่อ. 1.4
และ 1.5) ขนาดของพื้นที่การค้นหาเป็น n! ตารางที่ 1.2 แสดงให้เห็นถึง combinatorial
ระเบิดของจำนวนของการแก้ปัญหาเกี่ยวกับจำนวนของเมือง แต่น่าเสียดายที่
แจงละเอียดยิบแก้ปัญหาเป็นไปได้ทั้งหมดจะทำไม่ได้ปานกลางและขนาดใหญ่
อินสแตนซ์