الهدف من مشكلة البائع المتجول المعروفة (TSP) هو العثور على رحلة ذهاب وإياب ذات الحد الأدنى من الإجمالي
الطول لمجموعة معينة من العقد والمسافات لكل زوج من العقد أثناء زيارة كل عقدة مرة واحدة بالضبط.
في TSP المتماثل، المسافة من العقدة i إلى العقدة j تساوي المسافة من العقدة j إلى العقدة i.
في هذا المشروع، ستكتب برنامج Python الذي سيحل حالات TSP الخمسة ضمن مجلد المثيلات
باستخدام خوارزميات metaheuristic التالية؛
• محاكاة التلدين (SA)،
• بحث المحرمات (TS)، و
• الخوارزمية الجينية (GA).
عند بدء تشغيل البرنامج، يجب أن يطلب أولاً من المستخدم تحديد إحدى الطرق المذكورة أعلاه. سوف يقوم المستخدم
ثم حدد حدًا زمنيًا بين 60 و300 ثانية. بعد تحديد هذه الأمور، لن يقوم المستخدم بإطعام أي شيء آخر
الإدخال إلى البرنامج. لذلك، سيتم تضمين معلمات الطرق في الكود بدلاً من أن تكون
تؤخذ كما هو الحال في المدخلات من المستخدم. ومع ذلك، يجب عليك إجراء ضبط المعلمة لتحديد مجموعة جيدة من المعلمات
لكل من الخوارزميات.
ملفات المثيلات: لديك خمسة ملفات مثيلة متماثلة TSP بأحجام متغيرة من TSPLIB المعروف
المكتبة وهي a280.tsp، berlin52.tsp، ch150.tsp، st70.tsp، وu159.tsp. يتم إعطاء عدد العقد تحت
DIMENSION حيث يتم إعطاء إحداثيات كل عقدة ضمن NODE\_COORD\_SECTION.
الإنجازات:
• رمز البرنامج مضغوط كـ GroupX.zip حيث يشير X إلى معرف مجموعتك. يجب أن يكون لديك على الأقل
ست طرق/وظائف منفصلة في التعليمات البرمجية الخاصة بك تتناول ما يلي؛
س قراءة مدخلات المستخدم.
o قراءة ملف المثيل للإحداثيات. لذلك، لا ينبغي تضمين الإحداثيات في
شفرة.
o حساب قيم المسافة بين كل عقدة. الرجاء استخدام المسافة الإقليدية كما
متري المسافة.
o الحصول على الحل الأولي. يمكنك إما استخدام إرشادي بسيط مثل أقرب جار أو
الحصول على الحل بشكل عشوائي. بالنسبة لهذا الأخير، يجب أن يكون الحل الأولي الذي ستحصل عليه دائمًا
مختلف.
س حل SA.
س حل TS.
س حل GA.
• تقرير بتنسيق PDF يجب تسميته بـ GroupX.pdf حيث يشير X إلى معرف مجموعتك. يجب على التقرير
يشمل؛
o تفاصيل ضبط المعلمة (مجموعة قيم المعلمات التي استخدمتها والمعلمات المحددة) لها
كل طريقة.
o أفضل قيمة دالة موضوعية (OFVbest) يمكنك الحصول عليها بعد تشغيل كل خوارزمية على كل منها
المثال لمدة 300 ثانية. أرشدني خلال العملية خطوة بخطوة وانتظر موافقتي
{"source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped", "kind": "human", "evolved_from": null}