为旅行商问题演化多样的巡回集
神经与进化计算
2021-10-04 v2
摘要
近年来，演化高质量解的多样集合在进化计算文献中获得了日益增长关注。本文中，我们通过考察经典旅行商问题(TSP)的进化多样性优化方法来贡献于该研究领域。我们研究对给定巡回集使用不同多样性度量的影响，以及采用这些度量时进化算法获得高质量解多样集合的能力。我们的研究表明，使用我们的方法可实现大量多样的高质量巡回。此外，我们从理论性质以及由进化多样性优化算法获得的最终巡回集方面比较了我们的方法。
引用
@article{arxiv.2004.09188,
title = {Evolving Diverse Sets of Tours for the Travelling Salesperson Problem},
author = {Anh Viet Do and Jakob Bossek and Aneta Neumann and Frank Neumann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09188},
year = {2021}
}
备注
11 pages, 3 tables, 3 figures, published in GECCO '20; proof of Theorem 1 corrected