Artificial intelligence 在TSP问题中，哪种方法产生的行程更短：最近邻法还是遗传算法？

在过去的几天里，我注意到了一些使用遗传算法演示TS解决方案的例子

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在TSP问题中，哪种方法产生的行程更短：最近邻法还是遗传算法？

由于这两种技术都不能保证最佳解决方案，您的里程数会有所不同。运气好的话，两种技术中的任何一种都可以胜过另一种。这两种技术都有优点和缺点

最近邻：+快速，+简单，-通常不是最优的

遗传算法：-较慢，-更复杂，+随着时间的推移，解决方案趋向于最优

最大的区别在于，随机算法（如遗传算法）可能会随着时间的推移而不断改进——让它们运行的时间越长，获得最佳解决方案的机会就越大（尽管没有保证）

由于NN的速度很快，因此没有什么可以阻止您将这些技术结合起来。运行NN以找到可能比随机启动解决方案更好的解决方案。然后，把这个解决方案输入到你的遗传算法中，只要你觉得合适就让它运行

如果您对最佳解决方案感兴趣，请查看和。这两种方法都被用来为大型旅游（包括a和a）找到最佳解决方案

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这是一个很好的资源。

在这个问题上，结果似乎不如计算本身重要。