https://github.com/mathieusoysal/projets3voyageur
https://github.com/mathieusoysal/projets3voyageur
heuristique traveling-salesman-problem
Last synced: 7 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/mathieusoysal/projets3voyageur
- Owner: MathieuSoysal
- Created: 2019-09-12T11:58:54.000Z (about 6 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2021-05-17T05:35:00.000Z (over 4 years ago)
- Last Synced: 2025-04-04T08:48:41.564Z (7 months ago)
- Topics: heuristique, traveling-salesman-problem
- Language: Java
- Homepage:
- Size: 14.1 MB
- Stars: 4
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 7
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
[](https://sonarcloud.io/dashboard?id=MathieuSoysal_ProjetS3Voyageur) [](https://sonarcloud.io/dashboard?id=MathieuSoysal_ProjetS3Voyageur) [](https://sonarcloud.io/dashboard?id=MathieuSoysal_ProjetS3Voyageur) [](https://sonarcloud.io/dashboard?id=MathieuSoysal_ProjetS3Voyageur)
#  Le voyageur de commerce
### IUT Montpellier-Sète – Département Informatique
* **Eléves:** [Zaid Nadir](mailto:nadir.zaid@etu.umontpellier.fr), [Soysal Mathieu](mailto:mathieu.soysal@etu.umontpellier.fr), [Delon Matthias](mailto:matthias.delon@etu.umontpellier.fr), [Ravet-lecourt Florian](mailto:florian.ravet-lecourt@etu.umontpellier.fr)
* **Enseignant:** [Coletta Rémi](mailto:remi.coletta@umontpellier.fr)
Réunion du 18 septembre 2019
----------------------------
### Cahier des charges
**Définition du cahier des charges :**
* **Énoncé du problème :** nous devons trouver avec un nombre de ville quelconque supérieur ou égale à 4, réparties de manière aléatoire sans doublons le parcours le plus optimal.
***Les différentes méthodes de résolution :***
* **Méthode heuristique :** ce programme recherche le plus proche voisins qui va lui-même rechercher le plus proche voisin et ainsi de suite.
* **Méthode de l’arbre couvrant minimal (dit Minimum Spanning Tree) :** recherche la plus courte distance pour relier toutes les villes.
* **Méthode de la recherche locale :** le programme recherche la solution la plus optimale parmi les solutions proposées.
***Cahier des charges :***
* **Brutforce :** programme récursif qui teste toutes les possibilités bêtement.
* **Backtrack :** programme récursif qui teste les possibilités de manière un peu plus optimisée. Par exemple si le programme a déjà testé une branche qui a une distance de 52 et qu’au commencement d’une nouvelle branche celle-ci à déjà cette valeur le programme passe à la branche suivante.
**Travail à faire pour la prochaine fois :**
* Réaliser un Brutforce.
Réunion du 2 octobre 2019
-------------------------
**Contenue de la réunion :**
* Explication détaillée des différents BrutForce réalisés
* Mise en valeur des avantage/inconvéniants des deux algorithmes.
**Travail à faire pour la prochaine fois :**
* Vériffication/Amélioration du Brutforce.
* Effectuer plusieurs tests.
* Comparé les résultats (calcul de trajet) obtenue des différents algos BrutForce
Réunion du 9 octobre 2019
-------------------------
**Contenue de la réunion :**
* Compte rendu des algorithmes de recherches réalisées lors de la semaine :
- BackTrack
- Heuristique
* Mise en démonstration sur tableau blanc de l'idée du futur algo
* Initation et démonstration sur tableau du minimum spanning tree
**Travail à faire pour la prochaine fois :**
* Réaliser un l'algorithme BackTrack combiné avec l'algorithme heuristique
* Réaliser le minimum spending tree.
* Mesurer le temps CPU des programmes au lieu du temps de la machine.
* Faire en sorte que le programme stock lui-même le parcours dans un fichier CSV.
* Réaliser un graphique linéaire comparatif de ces deux programmes en fonction du temps CPU et du nombre de ville.