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 Zitat von newbuilder
öäahh...
kotz mich weg
das ding heisst "traveling salesman problem" und lernt jeder informatik-student bereits im vorkurs
ist übrigens mit n! (Fakultät) lösbar und somit existieren für 15 Orte bereits 1307 Milliarden möglicher Lösungen, von denen nur eine optimal ist
btw: das Problem IST LÖSBAR, halt nur nicht effizient, weil jede mögliche Lösung getestes werden muss (ich diskutuiere mit Bodybuilding-Hirnkastraten hier aber keine Komplexitätstheorie aus)
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Eisenbeißer/in
Was du suchst findest du eher unter dem Begriff Tourenplaner (nicht Routenplaner).
Google halt mal... Tourenplaner, Logistik Software, Tourenplanung...
http://www.ptv.de/logistics/software/tourenplanung/
http://www.soloplan.de/wintour.html?&L=
http://www.fls-service.de/ (VisiTour)
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Men`s Health Abonnent
An dieser Stelle erst mal mein Beileid...
ist übrigens mit n! (Fakultät) lösbar
Wow, das Ausrufezeichen heißt Fakultät, wann hatte man das, 8. Klasse Wahrscheinlichkeitsrechnung... ?
und somit existieren für 15 Orte bereits 1307 Milliarden möglicher Lösungen, von denen nur eine optimal ist
Ah ja, Taschenrechner kannst du also bedienen...
btw: das Problem IST LÖSBAR, halt nur nicht effizient, weil jede mögliche Lösung getestes werden muss
Hab ich nie anders behauptet...
(ich diskutuiere mit Bodybuilding-Hirnkastraten hier aber keine Komplexitätstheorie aus)
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lineare optimierung/ transportproblem. sowas lernste im grundstudium
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 Zitat von newbuilder
Hab ich nie anders behauptet...
"wenn du das löst..., dann ...."
und wenn ich es dir löse? bei 15 orten dauert das nur einige minuten mit brute force.
ach, meine letzte informatik-prüfung hatte zB was mit Approximationsschemen für TSP zu tun dafür gibts auch ne lineare Lösung (also 15, und nicht 15!) mit Güte 3/2
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Power User
 Zitat von Megaman X
ist übrigens mit n! (Fakultät) lösbar und somit existieren für 15 Orte bereits 1307 Milliarden möglicher Lösungen, von denen nur eine optimal ist
btw: das Problem IST LÖSBAR, halt nur nicht effizient, weil jede mögliche Lösung getestes werden muss (ich diskutuiere mit Bodybuilding-Hirnkastraten hier aber keine Komplexitätstheorie aus)
Es gibt 1307 Mill. Möglichkeiten die Orte abzufahren.
Schön, wenn jede Routenberechnung zwischen zwei Punkten als einzelner Rechenschritt gilt brauche ich überschlägig 120 davon und ich hab meine Route. Wo ist das Problem?
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dann klär mich mal auf, was du genau geplant hast?
was machst du, wenn auf den ersten blick kürzere routen am ende hin mit unnötigen umwegen verbunden sind?
ausserdem kostet der schritt zwischen zwei orten eben nicht nur Kosten von 1. man muss prinzipiell alle noch verbleibenden Orte durchrechnen. daher sinds für den ersten schritt 15 orte, im 2. schritt 14, im driten 13 usw... also 15*14*13*...*1 = 15! = 1300 Mill
glaub mir, dass problem ist nicht effizienter lösbar, als dass man prinzipiell die schnellste aller lösungswege sucht
wäre das nicht so, dann wäre TSP ein P-Problem, und somit würde NP=P gelten; eine Vermutung, von der Informatiker eher abweichen würden... (und ausserdem könnte ichh dann dein konto knacken)
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wichtig ist jedenfalls in deinem fall nicht das finden einen optimalen route, sondern, dass du nicht mehr zeit damit verbringst die optimale route zu finden, als sie dann abzufahren.
daher wuerd ich mich an deinerstelle mit ner heuristik begnuegen.
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Power User
 Zitat von Megaman X
dann klär mich mal auf, was du genau geplant hast?
Startpunkt nehmen, das ist theoretisch Ort Nr. 16, der zählt aber nicht.
Von da aus die Distanz (Fahrstrecke, nicht Luftlinie! Wegfindungsroutine haben wir ja schon) zu den anderen 15 Orten herausfinden = 15 Schritte.
Kürzeste Distanz wählen, dort neuen Startpunkt setzen und den Ort von der Liste streichen.
Jetzt vom neuen Startpunkt aus die verbliebenen 14 Orte durchgehen und den kürzesten wählen. = 14 Schritte
Bis man alle durch hat braucht man 15+14+13[...]+2+1 Schritte, dazu einen für den Rückweg sind wir bei 121 Stück.
Ohne die Theorie näher zu überprüfen sollte das eventuell nicht die effektivste aber warscheinlich die effizienteste Lösung sein und zumindest einen sehr guten Näherungswert liefern.
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