Vendedores de paseo en el tiempo

Vendedores de paseo en el tiempo

complejidad temporal del problema del viajante de comercio

Si tenemos N ciudades, donde cada ciudad es sólo una hoja de un árbol binario ¿es posible llegar a una solución de programación dinámica que sea de tiempo polinómico? Estoy tratando de encontrar la distancia mínima entre todas las ciudades con la restricción de sólo poder viajar en profundidad primero. Mi enfoque es comenzar de abajo hacia arriba y calcular el camino óptimo para viajar por cada ancestro de los nodos internos más profundos. Así que habrá 4 ciudades que van a ser evaluados durante cada una de estas operaciones por alguna función de distancia. Distancia(x,y) = Distancia (y,x). Si hay 4 ciudades en cada operación entonces tendremos 8 posibles soluciones. El resto de los nodos internos resultarán de la sumatoria de los nodos inferiores. La raíz será básicamente la suma de sus hijos. ¿Estoy yendo en la dirección equivocada o qué?

Estoy asumiendo que usted está tratando de resolver el TSP en un gráfico que resulta ser un árbol. La versión académica de este problema parece ser la de resolver el TSP en grafos de «ancho de árbol acotado», que probablemente sea un buen término de búsqueda. http://www.cs.princeton.edu/~zdvir/apx11slides/erik-scribe.pdf contiene una referencia, «Frederic Dorn, Fedor V. Fomin, and Dimitrios M. Thilikos. Estructuras catalanas y

problema del vendedor viajero mediante programación dinámica pdf

El problema del vendedor viajero (también llamado problema del vendedor viajero o TSP) plantea la siguiente pregunta: «Dada una lista de ciudades y las distancias entre cada par de ciudades, ¿cuál es la ruta más corta posible que visita cada ciudad exactamente una vez y vuelve a la ciudad de origen?» Se trata de un problema de optimización combinatoria de dificultad NP, importante en la informática teórica y en la investigación operativa.

En la teoría de la complejidad computacional, la versión de decisión del TSP (donde dada una longitud L, la tarea es decidir si el grafo tiene un recorrido de como máximo L) pertenece a la clase de problemas NP-completos. Por lo tanto, es posible que el tiempo de ejecución en el peor de los casos de cualquier algoritmo para el TSP aumente superpolinomialmente (pero no más que exponencialmente) con el número de ciudades.

El problema se formuló por primera vez en 1930 y es uno de los más estudiados en optimización. Se utiliza como referencia para muchos métodos de optimización. Aunque el problema es difícil desde el punto de vista computacional, se conocen muchas heurísticas y algoritmos exactos, de modo que algunas instancias con decenas de miles de ciudades pueden resolverse por completo e incluso problemas con millones de ciudades pueden aproximarse w

solucionador de problemas del vendedor ambulante

El problema del viajante de comercio (también llamado problema del viajante de comercio o TSP) plantea la siguiente pregunta «Dada una lista de ciudades y las distancias entre cada par de ciudades, ¿cuál es la ruta más corta posible que visita cada ciudad exactamente una vez y vuelve a la ciudad de origen?» Se trata de un problema de optimización combinatoria de dificultad NP, importante en la informática teórica y en la investigación operativa.

En la teoría de la complejidad computacional, la versión de decisión del TSP (donde dada una longitud L, la tarea es decidir si el grafo tiene un recorrido de como máximo L) pertenece a la clase de problemas NP-completos. Por lo tanto, es posible que el tiempo de ejecución en el peor de los casos de cualquier algoritmo para el TSP aumente superpolinomialmente (pero no más que exponencialmente) con el número de ciudades.

El problema se formuló por primera vez en 1930 y es uno de los más estudiados en optimización. Se utiliza como referencia para muchos métodos de optimización. Aunque el problema es difícil desde el punto de vista computacional, se conocen muchas heurísticas y algoritmos exactos, de modo que algunas instancias con decenas de miles de ciudades pueden resolverse por completo e incluso los problemas con millones de ciudades pueden aproximarse con una pequeña fracción del 1%[1].

problema del vendedor ambulante con solución pdf

El Problema del Vendedor Viajero (TSP) es el reto de encontrar la ruta más corta y más eficiente para una persona dada una lista de destinos específicos. Es un problema algorítmico muy conocido en los campos de la informática y la investigación operativa.

Obviamente, hay muchas rutas diferentes entre las que elegir, pero encontrar la mejor -la que requiera la menor distancia o coste- es lo que los matemáticos e informáticos llevan décadas intentando resolver.

El TSP ha suscitado tanta atención porque es muy fácil de describir pero muy difícil de resolver. De hecho, el TSP pertenece a la clase de problemas de optimización combinatoria conocidos como NP-completos. Esto significa que el TSP se clasifica como NP-duro porque no tiene una solución «rápida» y la complejidad del cálculo de la mejor ruta aumenta cuando se añaden más destinos al problema.

El problema puede resolverse analizando cada ruta de ida y vuelta para determinar la más corta. Sin embargo, a medida que aumenta el número de destinos, el correspondiente número de viajes de ida y vuelta supera las capacidades incluso de los ordenadores más rápidos. Con 10 destinos, puede haber más de 300.000 permutaciones y combinaciones de ida y vuelta. Con 15 destinos, el número de rutas posibles puede superar los 87.000 millones.

Vendedores de paseo en el tiempo
Scroll hacia arriba
Esta web utiliza cookies propias para su correcto funcionamiento. Al hacer clic en el botón Aceptar, acepta el uso de estas tecnologías y el procesamiento de tus datos para estos propósitos.Más información
Privacidad