Ito ay nangangahulugan na ang TSP ay nauuri bilang NP-hard dahil mayroon itong walang “mabilis” na solusyon at ang pagiging kumplikado ng pagkalkula ng pinakamagandang ruta ay tataas kapag nagdagdag ka ng higit pang mga destinasyon sa problema. Ang problema ay malulutas sa pamamagitan ng pagsusuri sa bawat round-trip na ruta para matukoy ang pinakamaikli.
Nalulunasan ba ang problema sa naglalakbay na tindero?
Ipinapahiwatig namin sa pamamagitan ng problema ng mensahero (dahil sa pagsasagawa ang tanong na ito ay dapat lutasin ng bawat kartero, gayunpaman, ng maraming manlalakbay) ang gawaing hanapin, para sa tiyak na maraming mga punto na alam ang mga pares na distansya, ang pinakamaikling ruta na nagkokonekta sa mga punto. Syempre, ang problemang ito ay malulutas ng napakaraming pagsubok.
Ano ang ipinapaliwanag ng problema ng Travelling salesman?
Ang problema sa naglalakbay na tindero (tinatawag ding problema sa naglalakbay na tindero o TSP) ay nagtatanong ng sumusunod: "Dahil sa listahan ng mga lungsod at mga distansya sa pagitan ng bawat pares ng mga lungsod, ano ang pinakamaikling posibleng ruta na bumibisita sa bawat lungsod nang eksaktong isang beses at babalik sa pinanggalingang lungsod?" Ito ay isang mahirap na problema sa NP sa …
Ano ang problema sa Travelling salesman at paano ito namodelo bilang problema sa graph?
Ang travelling nalesman problem (TSP) ay upang makahanap ng tour na may kaunting gastos. Ang TSP ay maaaring imodelo bilang isang problema sa graph sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa isang kumpletong graph G=/V, E), at pagtatalaga sa bawat gilid uu E E ang gastos o., Ang paglilibot ay pagkatapos ay isangcircuit sa G na nakakatugon sa bawat node. Sa kontekstong ito, ang mga paglilibot ay tinatawag na Eamiltonian c~rcuits.
Paano natin malulutas ang problema sa Travelling salesman?
Upang malutas ang TSP gamit ang Brute-Force na diskarte, dapat mong kalkulahin ang kabuuang bilang ng mga ruta at pagkatapos ay iguhit at ilista ang lahat ng posibleng ruta. Kalkulahin ang distansya ng bawat ruta at pagkatapos ay piliin ang pinakamaikling isa-ito ang pinakamainam na solusyon. Hinahati ng paraang ito ang isang problemang lulutasin sa ilang mga sub-problema.
