2-opt
2-opt, algorytm 2-optymalny – algorytm lokalnej optymalizacji wykorzystywany przy rozwiązywaniu problemu komiwojażera. Jest to szczególny przypadek algorytmu k-optymalnego.
Algorytm 2-opt nie służy do wyznaczania trasy, a jedynie do ulepszania jej. Samą trasę można wyznaczyć np. za pomocą algorytmu najbliższego sąsiada. Algorytm może być wykorzystany do ulepszenia algorytmu genetycznego – w ten sposób powstanie algorytm memetyczny.
Działanie algorytmu
Algorytm 2-opt polega na usunięciu z cyklu dwóch krawędzi i zastąpieniu ich innymi krawędziami tak, aby utworzyć inny cykl. Czynność jest powtarzana dla każdej pary krawędzi, z wyjątkiem krawędzi sąsiadujących ze sobą – ich modyfikacja nie spowodowałaby żadnych zmian. Za każdym razem modyfikujemy cykl początkowy (nie rozwiązanie z poprzedniego kroku). Po sprawdzeniu wszystkich par krawędzi sprawdzamy, która modyfikacja najbardziej skróciła trasę. Jeśli żadna modyfikacja nie poprawiła trasy, zwracamy cykl początkowy (nie zmieniamy nic).
Algorytm można wykonywać kilkakrotnie, aż do momentu, w którym żadna modyfikacja nie spowoduje skrócenia trasy. W ten sposób osiągnięte zostanie minimum lokalne.
Złożoność obliczeniowa
W trakcie jednego przebiegu algorytmu trzeba przeanalizować n*(n-3)/2 par krawędzi. Złożoność czasowa (jednej iteracji) wynosi więc O(n2).
Bibliografia
- D.S. Johnson, L.A. McGeoch, The Traveling Salesman Problem: A Case Study in Local Optimization, 1995 [Dostęp 2019-01-26].
Liczba głosów: 0.
Dodano: 3 czerwca 2017 15:05, ostatnia edycja: 30 stycznia 2019 15:48.
Zobacz też
Algorytm Floyda-Warshalla – algorytm służący do wyznaczania najkrótszych ścieżek pomiędzy każdą parą wierzchołków w grafie. Jest to algorytm oparty na programowaniu dynamicznym. Algorytm ma złożoność czasową O(n3) i złożoność pamięciową O(n2), gdzie n jest liczbą wierzchołków.
Algorytm dopuszcza krawędzie o ujemnych wagach, o ile nie tworzą ujemnych cykli. Algorytm może być również wykorzystywany do wyszukiwania ujemnych cykli w grafie.
Algorytm genetyczny – jedna z metaheurystyk inspirowanych biologiczną ewolucją.
Pojęcie algorytmu genetycznego nie jest powiązane z żadnym konkretnym problemem obliczeniowym, algorytm ten może być wykorzystywany do rozwiązywania różnych problemów. Algorytm genetyczny nie próbuje rozwiązywać problemu w sposób analityczny, ale próbuje uzyskać jak najlepsze rozwiązania poprzez wybieranie jak najlepszych cech rozwiązań z określonej puli. Implementując algorytm genetyczny należy przedstawić potencjalne rozwiązanie problemu w postaci jakiejś struktury danych, a następnie zdefiniować operacje krzyżowania, mutacji i selekcji. Zakładamy, że z każdym kolejnym pokoleniem rozwiązania występujące w populacji będą coraz lepsze.
Algorytm Dijkstry – algorytm służący do wyznaczania najkrótszych ścieżek w grafie. Wyznacza najkrótsze ścieżki z jednego wierzchołka (zwanego wierzchołkiem źródłowym) do pozostałych wierzchołków. Algorytm wymaga, aby wagi krawędzi grafu nie były ujemne. Autorem algorytmu jest holenderski naukowiec Edsger Dijkstra.
Algorytm realizuje podejście zachłanne. W każdej iteracji wybierany jest ten spośród nieodwiedzonych wierzchołków, do którego można dotrzeć najmniejszym kosztem. Po wyznaczeniu ścieżki do konkretnego wierzchołka nie zostanie ona zmodyfikowana w trakcie wykonywania dalszej części algorytmu.