TSP问题的C-W节约算法问题伪代码，伪代码格式如下

Question

伪代码格式示例：
最小生成树的Prim算法：
step 1: U={a}, V={b,c,d,e}, T=}%％初始化
step 2: V iEU, Vj EV, find (x,y)=argmin-((i,j))【C_(i,j)】;%％找到集合U和V相关联的权重最小的
边U=UU{y},V=V/{y};%％更新集合U和V
step 3: if V=ø, then stop; otherwise, go to step 2.%％判断迭代是否终止。

图片版格式如下

按照格式写出TSP问题的C-W节约算法的伪代码

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

对于旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），Clarke和Wright提出的节约算法（Savings Algorithm）是一种有效的近似解法。下面是基于你所要求的格式的C-W节约算法的伪代码：

算法：Clarke-Wright节约算法

Step 1: 初始化
    计算所有城市之间的距离矩阵D，其中D[i][j]表示从城市i到城市j的距离。
    计算节约量矩阵S，其中S[i][j] = D[0][i] + D[0][j] - D[i][j]，即通过连接城市i和j来减少的总距离。
    将S矩阵按节约量降序排列，得到排序后的节约量列表L。
    设置初始解为包含起点和终点的单一路线R = [0]，以及一个空的未被访问的城市集C = {1, 2, ..., n}，n为城市总数。

Step 2: 节约量合并
    for 每个节约量对 (i, j) in L do
        如果 i 和 j 不在同一个路线中且两者都在C中:
            合并包含i的路线与包含j的路线。
            更新路线集R和城市集C。
            break % 在当前节约量列表中只进行一次合并

Step 3: 更新节约量列表
    重新计算所有涉及已合并城市的节约量，并更新L。

Step 4: 判断终止条件
    如果 所有城市均已被访问（C为空）:
        结束算法，输出路线集R作为最终解。
    否则:
        返回Step 2继续迭代。

注意：此算法为启发式算法，可能不会得到最优解，但通常能快速找到较好的近似解。

这个算法的关键在于节约量的计算和利用节约量来逐步构建最优或近似最优的路线。每次迭代都选择当前最大的节约量来尝试合并路线，直到所有城市都被包含在路线中。

由于实际代码实现会涉及到具体的编程语言特性，这里仅提供了算法的逻辑步骤。在实际编程时，需要根据具体使用的编程语言来转换上述伪代码。例如，在Python中，可以使用列表和字典来存储距离矩阵、节约量矩阵和路线集等数据结构。