一种用于旅行商问题的元启发式求解器并行集成方法
人工智能
2023-09-14 v2 神经与进化计算
摘要
旅行商问题（TSP）是文献中研究充分的 NP-hard 问题之一。最先进的近似 TSP 求解器是 Lin-Kernighan-Helsgaun（LKH）启发式算法和边组装交叉（EAX）。近期一项研究表明，带重启机制的 EAX 在广泛的 TSP 实例上表现良好。然而，该研究仅限于 2,000 城市规模的问题。我们研究了从 2,000 到 85,900 城市规模的问题。我们发现求解器的性能随问题类型而变化。然而，在集成设置中组合这些求解器，我们能够超越单个求解器的性能。我们将集成设置视为利用丰富计算资源的一种高效方式。除 EAX 和 LKH 外，我们还使用了 EAX 与混合遗传算法（MGA）的若干混合版本。MGA 与 EAX 的混合已知可求解某些困难问题。我们发现，在大于 10,000 城市的问题上，混合版本的集成优于最先进的求解器。
引用
@article{arxiv.2308.07347,
title = {A Parallel Ensemble of Metaheuristic Solvers for the Traveling Salesman Problem},
author = {Swetha Varadarajan and Darrell Whitley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.07347},
year = {2023}
}
备注
Plan not to publish the article