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上传时间: 2009-03-16
详细说明： 所谓赋权汉密尔顿回路最小化问题是指，给定n个点及n个点两两之间的距离(或权数)，求一条回路，使之经过所有的点，且经过每个点仅一次，而整条回路(也称路径或边界)的总距离(或总权数)最小。 这一问题总是可以通过枚举法求出其解的，但由于枚举法的计算量过大，达到(n－1)!的数量级，因而，不是可行的方法。由此，人们提出了启发式算法来求解问题的近似解。所谓启发式算法，一般地讲，就是发现某些最优解所具备的特征或不应具备的特征，对应有特征而言，求出含应有特征的可行解；对不应有特征而言，从解空间中剔除不应有特征的解，再从剩余空间中找一个解。因而，启发式算法可以定义为：从最优解的必要条件出发，设计一个有效算法，使之求出的解满足这些必要条件。 就一般算法的本质而言，它是提供一种规范的过程，经由该过程得出的解满足问题最优解的充分条件，即算法应该是问题最优解的充分条件的一种规范实现过程；而算法设计本身要求，算法必须给出解，因此，算法实际上还要满足最优解的必要条件，即算法可以定义为：算法是问题最优解的充分必要条件的一种规范实现过程。 启发式算法只满足了算法的必要性条件，而没有满足其充分性条件，就一般意义而言，其结果不是问题的最优解。基于这一思路，经典启发式算法的做法 就是从满足必要条件的解空间中找出一个解，这就产生了一个问题：这样的解是否还可以按某种规则改进?这就涉及局部极值或重叠应用启发式算法的问题。如果存在局部极值或进一步优化的规则，那么，在已有解的基础上继续运用这些规则会极大改进算法的性能，这就是本算法的基本思路。 ...展开收缩
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