Pull to refresh

Исследователи смогли преодолеть барьер в улучшении решения задачи коммивояжера

Reading time 2 min
Views 11K
Algorithms *Mathematics *Popular science
image

Натан Кляйн и его советники из Вашингтонского университета Анна Карлин и Шаян Гаран впервые за почти полвека смогли найти лучший способ решения задачи коммивояжера. Это одна из самых известных задач комбинаторной оптимизации, заключающаяся в поиске самого выгодного маршрута через указанные города с последующим возвратом в исходный город.
Читать дальше →
Total votes 20: ↑15 and ↓5 +10
Comments 6

Решение задачи коммивояжёра рекурсивным полным перебором

Reading time 7 min
Views 40K
Programming *Algorithms *
Sandbox
Сформулируем задачу.
Дано N узлов, расположенных на плоскости. Задан входной узел (Вх) и выходной узел (Вых). Необходимо обнаружить кратчайший путь, охватывающий все узлы, начинающийся во входном узле, заканчивающийся в выходном узле и проходящий через каждый узел только один раз.

Есть мнения, что задача коммивояжёра может формулироваться ещё двумя способами:
1. Необходимо обнаружить кратчайший гамильтонов цикл.
2. Необходимо обнаружить кратчайший путь, начинающийся в заданном узле.

Однако обе эти формулировки при ближайшем рассмотрении оказываются частными случаями первоначальной формулировки.
Формулировка 1 подразумевает, что входным узлом может быть любой узел, а выходным — один из ближайших к нему. Что требует полного перебора всех ближайших узлов к произвольно выбранному узлу.
Формулировка 2 подразумевает, что входной узел задан, а выходным узлом может быть любой. Что требует полного перебора всех выходных узлов с последующим выбором кратчайшего пути из всех кратчайших.
Поэтому мы остановимся на первоначальной формулировке, и будем решать задачу в общем виде.
Читать дальше →
Total votes 13: ↑4 and ↓9 -5
Comments 16

Решение задачи коммивояжёра на плоскости рекурсивным жадным алгоритмом

Reading time 3 min
Views 21K
Abnormal programming *Programming *Algorithms *
В предыдущей публикации был рассмотрен алгоритм решения задачи коммивояжёра на плоскости рекурсивным полным перебором. Результат получился любопытным, но итоговый маршрут содержал очевидные неоптимальные участки. В предлагаемой заметке рассмотрен улучшенный алгоритм, который я назвал «рекурсивным жадным алгоритмом». Признаюсь сразу, итоговый маршрут в сравнении с рекурсивным полным перебором получается лучше, в среднем, на 8%.
Читать дальше →
Total votes 22: ↑18 and ↓4 +14
Comments 9

У нас было 540 точек, 120 мерчендайзеров, 30 ТП, 2 супервайзера, 5 таблиц в XLS и один пакет на ПО маршрутизации

Reading time 6 min
Views 36K
КРОК corporate blog Geoinformation services *
image
Пример XLS-таблицы, которая используется до внедрения системы – и отлично подходит в качестве источника первичных данных.

Есть такой классный тип математических задач — маршрутизация торговых представителей (ТП). Хорошо известный каждому, изучавшему дискретную математику.

На практике дело в том, что ваши любимые шоколадки в супермаркетах, ларьках и кафе появляются не просто так. Сначала выявляются требования потребителей, возможности производителей, а также пожелания конкретной точки и поставщиков в представлении определенной позиции на рынке. На основании этих выявленных параметров появляется пул задач для обслуживания каждой точки торговым представителем. Он привозит на точку товар для демонстрации, договаривается о расширении ассортимента продаж, оказывает сервис продаж, плюс контролирует документооборот и осуществляет расчеты. А мерчендайзер от раза до нескольких раз в неделю наведывается по месту продаж, чтобы поправить выкладку и убедиться, что всё в порядке.

Фактически, задача сводится к двум:
  • Обобщенной задаче коммивояжера (TSP).
  • И построению оптимального расписания-плана.

При этом в задачах также учитываются доступные ресурсы (например, наличие машин, их вместимость, проходимость дорог и так далее), параметры точек (время ее работы точки, частота посещения, перечень задач, которые требуется решать в данной точке и так далее), изменения, например, внезапный переезд одного ларька на другой конец города. Ну и финальный штрих — довольно часто эта задача решается супервайзером с высшим гуманитарным образованием.
Читать дальше →
Total votes 31: ↑25 and ↓6 +19
Comments 51

Как я изобретал метод имитации отжига

Reading time 7 min
Views 29K
Algorithms *C# *Mathematics *
Sandbox

Доброго времени, Хабр!

Сподвигло меня на написание этой работы прочтение «Введение в оптимизацию. Имитация отжига». Так уж сложилось, что как раз недавно я столкнулся с задачей коммивояжера и для ее решения придумал алгоритм, суть которого, как оказалось, очень близка к идее алгоритма имитации отжига, описываемого в указанной статье. Более того, там даже есть «отсылка» к моей идее, а еще похожие обсуждения велись в комментариях, потому я решил, что сообществу будет интересно посмотреть на реализацию.
Читать дальше →
Total votes 32: ↑21 and ↓11 +10
Comments 13

Поиск гамильтонова цикла в большом графе (задача коммивояжера). Часть 3

Reading time 2 min
Views 9.3K
Programming *

Всем доброго времени суток!


В этом небольшом посте я продолжу тему, которую поднимал в своих старых двух постах
Часть 1
Часть 2

А именно, расскажу о небольшой идее, которая недавно пришла мне в голову, и которая помогает решить поставленную задачу немного лучше.

Так что добро пожаловать под хабракат
Читать дальше →
Total votes 9: ↑5 and ↓4 +1
Comments 1

Муравьиный алгоритм MMAS

Reading time 2 min
Views 13K
High performance *Programming *Algorithms *
Sandbox
Приветствую всех читателей. Сегодня попробую продолжить серию достаточно редких статей, посвящённым естественным алгоритмам. В частности, эта статья будет посвящена модификации муравьиного алгоритма, известной как Max-Min Ant System (MMAS). Я расскажу об отличиях от классического муравьиного алгоритма и о причинах внесения таких модификаций. Подробности под катом.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑9 and ↓2 +7
Comments 2

Решение задачи коммивояжёра методом ближайшего соседа на Python

Reading time 7 min
Views 40K
Python *

Быстрый и простой алгоритм требующий модификации


Среди методов решения задачи коммивояжёра метод ближайшего соседа привлекает простотой алгоритма. Метод ближайшего соседа в исходной формулировке заключается в нахождении замкнутой кривой минимальной длины, соединяющей заданный набор точек на плоскости [1]. Моё внимание привлекла наиболее распространённая реализация данного алгоритма в пакете Mathcad, размещённая в сети на ресурсе [2]. Сама реализация не совсем удобна, например, нельзя вывести матрицу расстояний между пунктами или проанализировать альтернативные маршруты.

На ресурсе [2] приведена следующая вполне справедливая критика данного метода. «Маршрут не оптимальный (не самый короткий) и сильно зависит от выбора первого города. Фактически не решена задача коммивояжера, а найдена одна гамильтонова цепь графа». Там же предложен путь некоторого усовершенствования метода ближайшего соседа. «Следующий возможный шаг оптимизации — «развязывание петель» (ликвидация перекрестий). Другое решение — перебор всех городов (вершин графа) в качестве начала маршрута и выбор наикратчайшего из всех маршрутов». Однако реализация последнего предложения не приведена. Учитывая все перечисленные обстоятельства, я решил реализовать приведенный алгоритм на Python и при этом предусмотреть возможность выбора начального пункта по критерию минимальной длины маршрута.
Читать дальше →
Total votes 14: ↑12 and ↓2 +10
Comments 1

TSP problem. Mixed algorithm

Reading time 13 min
Views 10K
Algorithms *Matlab *
Всем доброго времени суток. В прошлых статьях мы сравнивали два эвристических алгоритма оптимизации на симметричной задаче коммивояжера таких как: ACS (ant colony system — муравьиный алгоритм) и SA (simulating annealing — алгоритм имитации отжига). Как мы убедились у каждого свои плюсы и минусы.


Читать дальше →
Total votes 20: ↑20 and ↓0 +20
Comments 5

Нейросеть с амёбой решили задачу коммивояжера для 8 городов

Reading time 3 min
Views 27K
Algorithms *Mathematics *Machine learning *Popular science Biotechnologies

Решения задачи коммивояжера, полученные вычислительной системой на основе амёбы. Примеры туров коммивояжёра по четырём, пяти, шести, семи и восьми городам, полученные в экспериментах, где каждый тур окрашен в красный цвет на соответствующих каналах с правого рисунка. Левые панели показывают переданные светлые изображения начальных состояний (

Группа японских исследователей из Университета Кейо в Токио продемонстрировала, что амёба способна генерировать приближённые решения удивительно сложной математической задачи, известной как задача коммивояжера.
Total votes 30: ↑25 and ↓5 +20
Comments 32

Электронная амеба и задача коммивояжера

Reading time 11 min
Views 2.7K
ua-hosting.company corporate blog Algorithms *Manufacture and development of electronics *Popular science Biotechnologies


Какой самый ценный ресурс на планете? Нефть, вода или может чистый воздух? Самый ценный ресурс, по мнению многих, это время. Его всегда не хватает, люди постоянно куда-то спешат, а любая деятельность так или иначе связана с временем: сколько баррелей нефти добывает одна нефтяная платформа в единицу времени, сколько клиентов обслуживает ресторан в единицу времени, сколько строк кода пишет программист в единицу времени и т.д. Правильное распределение задач по времени играет важную роль не только в промышленных или корпоративных масштабах, но и в быту. Мы всегда стараемся распределить свой день так, чтобы он прошел максимально эффективно и без лишних проблем. Можно сказать, что мы каждый день, сами того не подозревая, решаем свою собственную версию задачи коммивояжера. Ученые из университета Хоккайдо, вдохновившись одноклеточными амебами, решили создать аналоговый компьютер по их подобию, который может предложить самый эффективный метод решения знаменитой задачи комбинаторной оптимизации. Почему именно амебы стали вдохновителями этого труда, по какому принципу работала созданная система, и насколько эффективно она решала задачу коммивояжера? Об этом мы узнаем из доклада ученых. Поехали.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑14 and ↓1 +13
Comments 3

Жадный алгоритм, ветви и границы для расписания мерчендайзеров (кейс Хакатона на оптимизацию)

Reading time 6 min
Views 3.6K
Python *Client optimization *Algorithms *Mathematics *Hackathon
Sandbox

Это пилотная статья. Будем благодарны за обратную связь. Если тема вызовет интерес, мы возможно примем решение выложить на GitHub наши исходники(python) и входные данные.

Случилось мне поучаствовать в марте 2021 г. в хакатоне с задачей на комбинаторику и оптимизацию. Команду решил собрать свежую, из одиночек, дрейфующих в пуле самого хака. Довольно быстро нашлись front и back, и втроем мы принялись старательно размышлять, как потратим деньги, когда выиграем. Надо сказать, что в хаках я не так давно, но уже успел поучаствовать и в ЛЦТ(Лидеры Цифровой Трансформации), и в Цифровом Прорыве. В последнем даже нам удалось занять бронзу в финале. Роль всегда у меня была project+product+ppt. Так вот этот мартовский хакатон меня заинтересовал живостью и насущностью бизнес проблем, которые там решались. Так как часто в хакатонских кейсах проблемы немного надуманы, решения этих проблем немного фееричны и не несут практического смысла, а побеждает профессиональная преза и поставленный питч. Опытные хакантощики, читающие эти строки, поймут. Но полно про хакатоны и про то, какие они бывают, а то собьемся с курса.

В этам хаке преза и даже front мало интересовали кейсодержателей. Это был натуральный бизнес хакатон с абсолютно живыми дата сетами и с натуральной бизнес болью. К слову сказать, наша команда не выиграла, а заняла третье место (всего до защиты дошло 5 команд). Теперь наконец к условию:

Есть 204 ТТ (торговые точки). Каждую из них нужно посетить минимум раз в неделю, а некоторые больше одного раза. Длительности посещения каждой ТТ известны и не изменяются внутри недели.

Читать далее
Total votes 8: ↑7 and ↓1 +6
Comments 9

Как муравьи решают проблемы коммивояжёров

Reading time 9 min
Views 15K
Algorithms *Mathematics *Reading room Popular science Biology

В математике и программировании порой используются необычные названия явлений, объектов и алгоритмов. Но почти всегда такие названия позволяют быстро понять суть описываемых сущностей. Возьмём, к примеру, широко известную задачу о коммивояжёре — найти кратчайший путь между заданными точками. И действительно, сразу представляется себе коммивояжёр, которому нужно обойти все дома в небольшом городке, но при этом затратить минимум усилий и времени. Для решения этой задачи используются разные алгоритмы, один из них называется «муравьиным». Для того, чтобы разобраться с этим алгоритмом, нам для начала нужно присмотреться к поведению муравьёв в их необычном организованном мире.

Читать далее
Total votes 41: ↑41 and ↓0 +41
Comments 4

Автоматизация поиска гипер-параметров для алгоритма муравьиной колонии

Reading time 10 min
Views 3.5K
Artificial Intelligence

К задачам на поиск кратчайшего пути я вернулся спустя год после первого не совсем успешного опыта. По воле случая пришлось углубиться в современные методы решения подобных задач и я обнаружил целый удивительный мир эвристических, не точных, методов решения логистических задач, о которых год назад и не подозревал. Исследуя эту тематику появились некоторые идеи по улучшению и развитию данных методов. Этим и хочу поделиться в данной статье.

Читать далее
Total votes 9: ↑8 and ↓1 +7
Comments 3

Задача коммивояжера (TSP) точное решение — метод динамического программирования

Reading time 9 min
Views 12K
Python *Algorithms *

Задача коммивояжёра – одна из интереснейших подзадач комбинаторной оптимизации. Впервые мне пришлось с ней столкнуться, работая над логистической системой торгового предприятия.

Решение методом грубой силы не подходило из-за вычислительной сложности. Была предпринята попытка реализовать метод ветвления и границ с отсечением в глубину. В целом, подход себя оправдывал, но иногда при некоторых специфических входных данных алгоритм выдавал решение далёкое от оптимального.

Типичный маршрут доставки товара предприятия состоял из пары десятков точек, изредка доходящий до 25-26. Матрица расстояний рассчитывалась с помощью алгоритма Дейкстры. Дальше нужно было выбрать оптимальный маршрут из возможных.

Читать далее
Total votes 10: ↑10 and ↓0 +10
Comments 16

Задача коммивояжера (TSP) точное решение — метод ветвей и границ

Reading time 17 min
Views 12K
Python *Algorithms *C *

Что делает код хорошим? Большинство программистов ответят: хороший код должен быть структурирован, легко читаем и понятен. Но так ли важно качество кода, если он медленный? В большинстве задач производительность кода не критична, хотя и желательна. Но есть задачи, время выполнения которых столь огромно, что выигрыш в производительности доминирует над всем остальным.

Я говорю про NP-трудные задачи (NP-трудность - недетерминированная полиномиальная трудность по времени) и на одной из данного класса хочу акцентировать ваше внимание. Задаче коммивояжера.

Мы не будем рассматривать эвристические алгоритмы, нам нужно точное решение.

Читать далее
Total votes 32: ↑32 and ↓0 +32
Comments 42

Задача коммивояжера (TSP) точное решение — метод целочисленного линейного программирования (Integer programming)

Reading time 20 min
Views 19K
High performance *Python *Perfect code *Algorithms *

Дочитав эту статью до конца, вы сможете решать точно задачу коммивояжёра на сотню элементов за считанные секунды!

Заинтригованы? Тогда, добро пожаловать под кат.

Читать далее
Total votes 124: ↑124 and ↓0 +124
Comments 40