基于 Web 的遗传算法求解旅行商问题实现
神经与进化计算
2018-02-12 v1 编程语言
摘要
世界通过互联网相互连接。随着接入 Web 的互联网用户数量激增以及云计算研究的普及，对人工智能（AI）的需求日益增长。本研究利用遗传算法（GA）这一通过自然选择与遗传进化的 AI 优化方法。GA 有诸多应用，如 Web 挖掘、负载均衡、路由、调度或 Web 服务选择。因此，探究主要以服务器端和基于 Web 的语言技术实现的代码是否影响 GA 性能是一项具有挑战性的任务。旅行商问题（TSP）作为非多项式困难（NP-hard）问题，被用作由 GA 求解的问题域。尽管许多科学家偏好用 Python 实现 GA，但另一种流行的如 PHP（PHP Hypertext Preprocessor）与 Ruby 等高级解释型编程语言也被进行了基准测试。基于 GA 实现与运行时的代码行数、文件大小及性能在这些编程语言间存在差异。根据结果，推荐在 GA 实现中使用 Ruby。
引用
@article{arxiv.1802.03155,
title = {Web-Based Implementation of Travelling Salesperson Problem Using Genetic Algorithm},
author = {Aryo Pinandito and Novanto Yudistira and Fajar Pradana},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03155},
year = {2018}
}