Merlin
17-06-2004, 14:24
Also eine Nachbarschaftsfunktion muss sozusagen nur folgende Bedingung erfüllen:
Ausgehend von jeder möglichen Lösung muss eine optimale Lösung durch wiederholte Anwendung der Nachbarschaftsfunktion mit einer Wahrscheinlichkeit größer Null erreichbar sein.
Da würde ich das 2-Opt-änhnlichen Verfahren beim Symmetrische TSP von Seite 158 einfach umkehren.
Zwei benachbarte (also sich nicht überkreuzende) Kanten werden zufällig ausgewählt und entfernt.
Die zwei verbleibenden Pfade werden mit zwei neuen Kanten zu einer neuen Tour zusammengefügt, sprich es werden gekreuzte Verbindungen hergestellt.
zu Punkt 3:
Es ist doch gar nicht möglich 100% mit Simulated Annealing eine absolut optimale Lösung zu erreichen, oder habe ich das falsch verstanden?
Ich dachte ich kann mich nur annähern an ein Optimum...
Ausgehend von jeder möglichen Lösung muss eine optimale Lösung durch wiederholte Anwendung der Nachbarschaftsfunktion mit einer Wahrscheinlichkeit größer Null erreichbar sein.
Da würde ich das 2-Opt-änhnlichen Verfahren beim Symmetrische TSP von Seite 158 einfach umkehren.
Zwei benachbarte (also sich nicht überkreuzende) Kanten werden zufällig ausgewählt und entfernt.
Die zwei verbleibenden Pfade werden mit zwei neuen Kanten zu einer neuen Tour zusammengefügt, sprich es werden gekreuzte Verbindungen hergestellt.
zu Punkt 3:
Es ist doch gar nicht möglich 100% mit Simulated Annealing eine absolut optimale Lösung zu erreichen, oder habe ich das falsch verstanden?
Ich dachte ich kann mich nur annähern an ein Optimum...