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J-GLOBAL ID：201102201109777990   整理番号：11A1552916

巡回セールスマン問題解決のための適応近傍法と遺伝的アルゴリズム

Adaptive neighborhood method & Genetic Algorithm for solving Travelling Salesman Problem

著者 (2件)： Wang Jingang (State Key Lab. of Power Transmission Equipment&System Security and New Technol., Chongqing Univ., Chongqing) ,  Luo Ciyong (State Key Lab. of Power Transmission Equipment&System Security and New Technol., Chongqing Univ., Chongqing)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 46  号： 27  ページ： 20-24  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： この研究で,適応近傍方式と遺伝的アルゴリズムを用いて巡回セールスマン問題(TSP)を解決する。適応近傍法(ANM)において,規則は次の都市が常に最も近い未訪問の場所であるわけではなく,適応近傍における最も近い都市より遠い訪問していない都市からランダムに選択したことを示す旅行者をまねている。TSPを解決している間,初めに初期の母集団を作成するためにANMを使用して,選定,交差,および突然変異操作を通して次に繰り返しをする。選定において,提案したアルゴリズムは以前の生成から90%だけのサンプルを維持する;残りはANMによって作成された新しいサンプルによって供給する。シミュレーションの結果は,この研究が他のアルゴリズムより競争力があることを示している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *巡回セールスマン問題 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  問題解決 ,  シミュレーション ,  突然変異

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 巡回セールスマン問題 ,  適応 ,  近傍 ,  遺伝的アルゴリズム