分支限界法TSP问分支限界法TSP问题城市可灵活变化的求最小费用的简单C语言代码 题城市可灵活变化的求最小费用的简单C语言代码
时间: 2024-12-23 17:14:45 浏览: 50
分支限界算法用于解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP),这是一个经典的组合优化问题。对于动态城市的TSP,你需要一个递归回溯策略,这里提供一个简单的C语言框架,不过由于TSP的具体代码实现相当复杂,尤其是涉及大规模数据时,通常会使用更专业的优化库如Concorde TSP Solver。
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>
#define MAX_CITIES N // 假设有N个城市
typedef struct {
int city; // 当前访问的城市
int cost; // 已访问城市的总成本
} State;
int tsp_cost(int graph[][MAX_CITIES], int start, int end) {
return graph[end][start] + graph[start][end]; // 两点间距离
}
bool is_solution(State* state, int n_cities) {
if (state->city == n_cities)
return true;
else
return false;
}
void branch_and_bound(int graph[MAX_CITIES][MAX_CITIES], int n_cities, State* state, int min_cost, bool visited[]) {
if (is_solution(state, n_cities)) { // 如果找到解决方案
if (min_cost > state->cost) {
min_cost = state->cost; // 更新最小成本
}
printf("Found solution with cost %d\n", min_cost);
} else {
for (int i = 0; i < n_cities && !visited[i]; ++i) { // 遍历未访问城市
State new_state = *state;
new_state.city++;
new_state.cost += tsp_cost(graph, state->city, i); // 更新状态并添加边的成本
visited[i] = true; // 标记已访问
branch_and_bound(graph, n_cities, &new_state, min_cost, visited); // 递归调用
visited[i] = false; // 回溯时撤销标记
}
}
}
// 主函数
int main() {
int graph[MAX_CITIES][MAX_CITIES]; // 初始化图... // 填充距离矩阵
int n_cities = sizeof(graph) / sizeof(graph[0]);
State start_state = {0, 0}; // 从第一个城市开始
bool visited[MAX_CITIES] = {false};
int min_cost = INT_MAX;
branch_and_bound(graph, n_cities, &start_state, min_cost, visited);
return 0;
}
```
注意这只是一个基本的框架,并没有处理所有细节,如剪枝策略、记忆化等。实际应用中,你可能需要使用优先队列或其他数据结构来存储待探索的状态,并根据实际情况调整算法性能。同时,这个例子假设图形是对称的,即dist[i][j] = dist[j][i],在实际问题中可能需要修改。
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