巡回セールスマン問題、2-optアルゴリズムc＃の実装
巡回セールスマン問題の2オプトアルゴリズムのコードサンプルを誰かに教えてもらえますか？今のところ、パスを見つけるために最近傍を使用していますが、この方法は完璧にはほど遠いです。いくつかの調査の結果、そのパスを許容レベルに修正する2-optアルゴリズムを見つけました。サンプルアプリをいくつか見つけましたが、ソースコードはありません。
それで私は退屈してそれを書きました。 見た目動作するように見えますが、十分にテストしていません。三角不等式、すべてのエッジが存在すること、そのようなことを前提としています。それは私が概説した答えとほぼ同じように機能します。各反復を出力します。最後のものは2最適化されたものです。
私はそれが無数の方法で改善できると確信しています。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
namespace TSP
{
internal static class Program
{
private static void Main(string[] args)
{
//create an initial tour out of nearest neighbors
var stops = Enumerable.Range(1, 10)
.Select(i => new Stop(new City(i)))
.NearestNeighbors()
.ToList();
//create next pointers between them
stops.Connect(true);
//wrap in a tour object
Tour startingTour = new Tour(stops);
//the actual algorithm
while (true)
{
Console.WriteLine(startingTour);
var newTour = startingTour.GenerateMutations()
.MinBy(tour => tour.Cost());
if (newTour.Cost() < startingTour.Cost()) startingTour = newTour;
else break;
}
Console.ReadLine();
}
private class City
{
private static Random Rand = new Random();
public City(int cityName)
{
X = Rand.NextDouble() * 100;
Y = Rand.NextDouble() * 100;
CityName = cityName;
}
public double X { get; private set; }
public double Y { get; private set; }
public int CityName { get; private set; }
}
private class Stop
{
public Stop(City city)
{
City = city;
}
public Stop Next { get; set; }
public City City { get; set; }
public Stop Clone()
{
return new Stop(City);
}
public static double Distance(Stop first, Stop other)
{
return Math.Sqrt(
Math.Pow(first.City.X - other.City.X, 2) +
Math.Pow(first.City.Y - other.City.Y, 2));
}
//list of nodes, including this one, that we can get to
public IEnumerable<Stop> CanGetTo()
{
var current = this;
while (true)
{
yield return current;
current = current.Next;
if (current == this) break;
}
}
public override bool Equals(object obj)
{
return City == ((Stop)obj).City;
}
public override int GetHashCode()
{
return City.GetHashCode();
}
public override string ToString()
{
return City.CityName.ToString();
}
}
private class Tour
{
public Tour(IEnumerable<Stop> stops)
{
Anchor = stops.First();
}
//the set of tours we can make with 2-opt out of this one
public IEnumerable<Tour> GenerateMutations()
{
for (Stop stop = Anchor; stop.Next != Anchor; stop = stop.Next)
{
//skip the next one, since you can't swap with that
Stop current = stop.Next.Next;
while (current != Anchor)
{
yield return CloneWithSwap(stop.City, current.City);
current = current.Next;
}
}
}
public Stop Anchor { get; set; }
public Tour CloneWithSwap(City firstCity, City secondCity)
{
Stop firstFrom = null, secondFrom = null;
var stops = UnconnectedClones();
stops.Connect(true);
foreach (Stop stop in stops)
{
if (stop.City == firstCity) firstFrom = stop;
if (stop.City == secondCity) secondFrom = stop;
}
//the swap part
var firstTo = firstFrom.Next;
var secondTo = secondFrom.Next;
//reverse all of the links between the swaps
firstTo.CanGetTo()
.TakeWhile(stop => stop != secondTo)
.Reverse()
.Connect(false);
firstTo.Next = secondTo;
firstFrom.Next = secondFrom;
var tour = new Tour(stops);
return tour;
}
public IList<Stop> UnconnectedClones()
{
return Cycle().Select(stop => stop.Clone()).ToList();
}
public double Cost()
{
return Cycle().Aggregate(
0.0,
(sum, stop) =>
sum + Stop.Distance(stop, stop.Next));
}
private IEnumerable<Stop> Cycle()
{
return Anchor.CanGetTo();
}
public override string ToString()
{
string path = String.Join(
"->",
Cycle().Select(stop => stop.ToString()).ToArray());
return String.Format("Cost: {0}, Path:{1}", Cost(), path);
}
}
//take an ordered list of nodes and set their next properties
private static void Connect(this IEnumerable<Stop> stops, bool loop)
{
Stop prev = null, first = null;
foreach (var stop in stops)
{
if (first == null) first = stop;
if (prev != null) prev.Next = stop;
prev = stop;
}
if (loop)
{
prev.Next = first;
}
}
//T with the smallest func(T)
private static T MinBy<T, TComparable>(
this IEnumerable<T> xs,
Func<T, TComparable> func)
where TComparable : IComparable<TComparable>
{
return xs.DefaultIfEmpty().Aggregate(
(maxSoFar, elem) =>
func(elem).CompareTo(func(maxSoFar)) > 0 ? maxSoFar : elem);
}
//return an ordered nearest neighbor set
private static IEnumerable<Stop> NearestNeighbors(this IEnumerable<Stop> stops)
{
var stopsLeft = stops.ToList();
for (var stop = stopsLeft.First();
stop != null;
stop = stopsLeft.MinBy(s => Stop.Distance(stop, s)))
{
stopsLeft.Remove(stop);
yield return stop;
}
}
}
}
ええと、TSPに対するあなたの解決策は常に完璧にはほど遠いでしょう。コードはありませんが、2-Optについて説明します。悪くはない：
- Next、Prev、Cityプロパティを持つStopというクラスが必要です。おそらく、NextプロパティとPrevを含む配列を返すだけのStopsプロパティが必要です。
- それらをリンクすると、それをツアーと呼びます。ツアーにはStopプロパティ（どのストップでもかまいません）とAllStopsプロパティがあり、そのゲッターはストップを歩いて返すだけです。
- ツアーに参加して費用を返す方法が必要です。そのTour.Cost（）を呼び出しましょう。
- Tour.Clone（）が必要です。これは、停車地を歩いて個別にクローンを作成するだけです。
- 2つのエッジを切り替えてツアーのセットを生成するメソッドが必要です。このツアーを呼び出します。PossibleMutations（）
- NNソリューションから始めましょう
- その上でPossibleMutations（）を呼び出します
- それらすべてでCost（）を呼び出し、結果が最も低いものを取得します
- コストが下がらなくなるまで繰り返します
問題がユークリッド距離であり、アルゴリズムによって生成される解のコストを最適値の3/2以内にしたい場合は、クリストフィードのアルゴリズムが必要です。 ACOとGAの費用は保証されていません。