使用 Android 应用程序使用模拟退火的最短路径

Question

我正在使用不同的地理坐标实现一个android应用程序，我需要解决一个类似于旅行推销员的问题。

我在http://www.theprojectspot.com/tutorial-post/simulated-annealing-algorithm-for-beginners/6找到了算法的实现。

我根据我的需要调整了代码，它产生了理论上的最佳结果。然而，我注意到每次执行都会产生不同类型的结果。

我回到原始代码，发现即使在原始代码中，结果也存在分歧。

不明白。结果不应该是唯一的吗？毕竟，我们正在寻找最小的路径......也许是一些小的变化，但每次执行与之前的执行有几个单位的差异。

如何调整算法以在所有运行中产生相同的结果？有人用过这个吗？

Answer 1

这就是您为这样的算法所付出的代价：每次获得的结果很可能都不同。算法没有“找到最短路径”，这是一个计算上难以解决的问题（“旅行推销员”）。相反，它试图快速找到“足够短”的解决方案。它是否真的这样做在很大程度上取决于数据......而且，在不平凡的程度上，取决于随机机会。

而且，由于算法 相对较快，因此有时您会连续运行几次以衡量所获得解决方案的可变性。如果（比方说）三个运行每次产生的结果彼此“足够接近”，那么结果很有可能是可靠的。但如果标准偏差很大，算法可能不会给你一个好的答案。 （请记住，有时解决方案会错误。）

可以这么说：“你得到你付出的代价，但你付出的并不多，这当然是重点。”