本科生适合路径优化算法

Ⅰ 路径分析的最优路径分析方法

1．道路预处理
进行道路数据录入时，往往在道路的交叉接合处出现重叠或相离的情况，不宜计算机处理。因此，需要对原始数据进行预处理，使道路接合符合处理要求。进行预处理时，取每条线段的首末节点坐标为圆心，以给定的阈值为半径作圆域，判断其他线段是否与圆域相交，如果相交，则相交的各个线对象共用一个节点号。
2．道路自动断链
对道路进行预处理之后即可获得比较理想的数据，在此基础上再进行道路的自动断链。步骤如下：
（1）取出所有线段记录数n，从第一条线段开始；
（2）找出所有与之相交的线段并求出交点数m；
（3）将m个交点和该线段节点在判断无重合后进行排序；
（4）根据交点数量，该线段被分成m+1段；
（5）第一段在原始位置不变，后m段从记录尾开始递增；
（6）重复（2）～（5），循环至n。
3．节点匹配
拓扑关系需使用统一的节点。节点匹配方法是按记录顺序将所有线段的始末点加上相应节点号，坐标相同的节点共用一个节点号，与前面所有线段首末点都不相同的节点按自然顺序递增1。
4．迪杰克斯特拉（Dijkstra）算法
经典的图论与计算机算法的有效结合，使得新的最短路径算法不断涌现。目前提出的最短路径算法中，使用最多、计算速度比较快，又比较适合于计算两点之间的最短路径问题的数学模型就是经典的Dijkstra算法。
该算法是典型的单源最短路径算法，由Dijkstra EW于1959年提出，适用于所有弧的权均为非负的情况，主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。该算法的基本思想是：认为两节点间最佳路径要么是直接相连，要么是通过其他已找到的与起始点的最佳路径的节点中转点。定出起始点P0后，定能找出一个与之直接相连且路径长度最短的节点，设为P1，P0到P1就是它们间的最佳路径。
Dijkstra算法的基本流程如下：首先将网络中所有节点分成两组，一组包含了已经确定属于最短路径中点的集合，记为S（该集合在初始状态只有一个源节点，以后每求得一条最短路径，就将其加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了）；另一组是尚未确定最短路径的节点的集合，记为V，按照最短路径长度递增的次序依次把第二组的顶点加入到第一组中，在加入的过程中总保持从源点到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点到V中任何顶点的最短路径长度。此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点距离就是从源点到此顶点的最短路径长度，V中的顶点距离是从源点到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。

Ⅱ 在路径优化问题中下面哪种算法最容易编程，或者说能不能不编程单靠计算就可以得出答案最速下降法、部分

模拟退火,Floyed,Dijkstra没有单纯计算就可以得到答案的

Ⅲ 节约里程法，遗传算法，神经网络这几种算法哪个简单易懂在路径优化问题中哪种算法最简单易懂

路径优化的话我认为遗传算法最好用，也比较简单。

Ⅳ 求线性规划算法的路径优化毕设

线性规划问题的数学模型有很多解法 比如最简单的 图解法 还有单纯形法 Dijkstra算法（不懂），其实 我觉得 这类问题 均可用电脑软件来解决 如matlab(通用)、 lindo(推荐：专门解决最优化问题且软件应用简单易学)

Ⅳ 路径优化方法

在配送路线选择中．主要采取模型化方法进行路线确定。常见的模型有Tabu Search算法、SOM方法、遗传算法、节约里程法等。节约里程法，又称车辆运行计划法(VSP—VehiclesSchedIlling Program)，适用于实际工作中要求得较优解或最优的近似解。而不一定需要求得最优解的情况。它的基本原理是三角形的一边之长必定小于另外两边之和。当配送中心与用户里三角形关系时．由配送中心P单独向两个用户A和B往返配货的车辆运行距离必须大于以配送中心P巡回向两用户发货的距离。那么，所计算的结果：2Lpa 2Lpb-(Lp^Lpb Lab)=Lpa Lpb—hb为巡回发货比往返发货的节约里程。

Ⅵ 想问一下如何用matlab编写下面的算法，关于路径优化：

嗯，某个矩阵，一行元素之和为1，一列元素之和为1，某p行的元素之和减去某p列的元素之和为零。目标函数是什么？C（i,j)是已知的距离矩阵吧。

如果这样的话，用lingo解很快，引入一个限制x变量为@bin，也就是0-1变量。推荐用这个软件来做很快很简单。

matlab的忘得差不多了。你要是想了解的话留个邮箱，我把课件发给你，你自己琢磨一下。数学不好，扯到算法上去就不懂不懂了。

Ⅶ 有什么算法可以同时解决车辆路径优化的VRPTW和SDVRP，数学模型怎么达到

智能优化算法，比如粒子群算法、蚁群算法、禁忌搜索算法。优点是对问题和模型要求低，搜索速度快；缺点是容易陷入局部最优解。

Ⅷ 蚁群算法车辆路径优化问题信息素如何选择

述了。
目前蚁群算法主要用在组合优化方面，基本蚁群算法的思路是这样的：
1. 在初始状态下，一群蚂蚁外出，此时没有信息素，那么各自会随机的选择一条路径。
2. 在下一个状态，每只蚂蚁到达了不同的点，从初始点到这些点之间留下了信息素，蚂蚁继续走，已经到达目标的蚂蚁开始返回，与此同时，下一批蚂蚁出动，它们都会按照各条路径上信息素的多少选择路线(selection)，更倾向于选择信息素多的路径走（当然也有随机性）。
3. 又到了再下一个状态，刚刚没有蚂蚁经过的路线上的信息素不同程度的挥发掉了(evaporation)，而刚刚经过了蚂蚁的路线信息素增强(reinforcement)。然后又出动一批蚂蚁，重复第2个步骤。
每个状态到下一个状态的变化称为一次迭代，在迭代多次过后，就会有某一条路径上的信息素明显多于其它路径，这通常就是一条最优路径。
关键的部分在于步骤2和3：
步骤2中，每只蚂蚁都要作出选择，怎样选择呢？
selection过程用一个简单的函数实现：
蚂蚁选择某条路线的概率＝该路线上的信息素÷所有可选择路线的信息素之和
假设蚂蚁在i点，p(i,j)表示下一次到达j点的概率，而τ(i,j)表示ij两点间的信息素，则：
p(i,j)＝τ(i,j)/∑τ(i)
（如果所有可选路线的信息素之和∑τ(i)＝0，即前面还没有蚂蚁来过，概率就是一个[0,1]上的随机值，即随机选择一条路线）
步骤3中，挥发和增强是算法的关键所在（也就是如何数学定义信息素的）
evaporation过程和reinforcement过程定义了一个挥发因子，是迭代次数k的一个函数
ρ(k)＝1－lnk/ln(k+1)
最初设定每条路径的信息素τ(i,j,0)为相同的值
然后，第k+1次迭代时，信息素的多少
对于没有蚂蚁经过的路线：τ(i,j,k+1)＝(1－ρ(k))τ(i,j,k)，显然信息素减少了
有蚂蚁经过的路线：τ(i,j,k+1)＝(1－ρ(k))τ(i,j,k)＋ρ(k)/|W|，W为所有点的集合
为什么各个函数要如此定义，这个问题很难解释清楚，这也是算法的精妙所在。如此定义信息素的挥发和增强，以及路径选择，根据马尔可夫过程（随机过程之一）能够推导出，在迭代了足够多次以后，算法能够收敛到最佳路径。
组合优化很有意思的，像禁忌搜索、模拟退火、蚁群算法、遗传算法、神经网络这些算法能够解决很多生活中的实际问题，楼主有空可以招本书看看。

Ⅸ 本科生真的很不适合算法岗位吗

先说结论：有难度，算法工作两年，身边都是硕士和博士，真心想做算法，可以继续读个硕士。算法内卷严重，很多人也都是在劝退。不过这也是我国快速发展带来的问题，试问哪个行业不是内卷严重？大家一起卷呗。学习经验和路线，我整理过，原文如下：

一直以来，被问到最多的问题就是“算法的学习路线”。

今天，它来了。

我会带着大家看看，我们需要学些啥，利用这个假期，我甚至还收集整理了配套视频和资料，暖男石锤啊，这期文章有用的话，别忘三连哦！

主要分为 4 个部分：数学基础、编程能力、算法基础、实战。