Self-configuring evolutionary algorithms for travelling salesman problem
Автор: Semenkina Olga Evgenyevna, Popov Evgeny Aleksandrovich, Semenkina Olga Ernestovna
Журнал: Сибирский аэрокосмический журнал @vestnik-sibsau
Рубрика: 2-я международная конференция по математическим моделям и их применению
Статья в выпуске: 4 (50), 2013 года.
Бесплатный доступ
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
Короткий адрес: https://sciup.org/148177132
IDR: 148177132 | УДК: 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.
