TSP問題を解くための改良シミュレーテッドアニーリング遺伝的アルゴリズム

WANG Yin-nian; GE Hong-wei

文献

J-GLOBAL ID：201102271495254295 整理番号：11A1202094

TSP問題を解くための改良シミュレーテッドアニーリング遺伝的アルゴリズム

Improved simulated annealing genetic algorithm for solving TSP problem

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資料名：
巻： 46 号： 5 ページ： 44-47,85 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)

巡回セールスマン問題(TSP)は,有名なNP完全問題であるが,一方では,遺伝的アルゴリズム(GA)は,それを解決することにおいて理想的方法のひとつであった。この問題がスペシャルシーケンスであるので,問題解決影響における一般的交差オペレーターは,理想的ではなかった。貪欲な交差-3PMオペレーターを提案したが,一方では,焼なまし選択方法を導入して,新規シミュレーテッドアニーリング遺伝的アルゴリズムGCBSAGA(シミュレーテッドアニーリング遺伝的アルゴリズムに基づく貪欲交差-3PM)を形作った。このアルゴリズムは,一緒にシミュレーテッドアニーリングと遺伝的アルゴリズムを結合して,初期ステージにおける遺伝的アルゴリズムの作成は,強力なグローバル探査機能を果たした。グローバル最適解に収束することは簡単であり,後期において,シミュレーテッドアニーリング遺伝的アルゴリズムを用いて,予め最適の解法の全体的状態を取り扱かった。また,それは局所的探査の動力のシミュレーテッドアニーリングの後者の部分の完全使用を作って,最終的に,グローバル最適解に収束した。国際的に認識されたTSPLIBにより提供された実験データ検証の後,ケースeil76,eil101,pr144,st70におけるGCBSABAは,TSPLIBより良い最適経路解法を提供するために発見された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

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