Self-configuring evolutionary algorithms for travelling salesman problem
Author: Semenkina Olga Evgenyevna, Popov Evgeny Aleksandrovich, Semenkina Olga Ernestovna
Journal: Сибирский аэрокосмический журнал @vestnik-sibsau
Section: 2-я международная конференция по математическим моделям и их применению
Article in issue: 4 (50), 2013.
Free access
This paper considers genetic algorithm (GA) and ant colony optimization algorithm (ACO) with the automated choice of operators for the travelling salesman problem solving. The choice is based on operator probabilistic rates calculated during algorithm execution. The performance comparison with other heuristics such as Lin-Kernigan heuristic (3-opt) and Intelligent Water Drops algorithm (IWDs) is fulfilled and competitive results are demonstrated.
Genetic algorithm, travelling salesman problem, ant colony algorithm
Short address: https://sciup.org/148177132
IDR: 148177132 | UDC: 519.8
Самоконфигурирующийся эволюционный алгоритм для решения задачи коммивояжера
Рассматриваются генетический алгоритм (ГА) и алгоритм оптимизации на основе муравьиных колоний с автоматическим выбором операторов для решения задачи коммивояжера. Выбор основан на вероятностном ранжировании операторов в течение работы алгоритма. Представлено сравнение эффективности с другими алгоритмами, такими как алгоритм Лин-Кернигана и алгоритм интеллектуальных водяных капель, показаны соответствующие численные результаты.
