Solving Traveling Salesman Problem

Solving Traveling Salesman Problem by Using Improved
Ant Colony Optimization Algorithm
Abstract—Ant colony optimization (ACO) is a heuristic algorithm which has been proven a successful technique and applied to a number of combinatorial optimization problems and is taken as one of the high performance computing methods for Traveling salesman problem (TSP). TSP is one of the most famous combinatorial optimization (CO) problems and which has wide application background.. ACO has very good search capability for optimization problems, but it still remains a computational bottleneck that the ACO algorithm costs too much time to convergence and traps in local optima in order to find an optimal solution for TSP problems. The presented paper proposes an improved ant colony optimization algorithm with two highlights. First, candidate set strategy is adopted to rapid convergence speed. Second, a dynamic updating rule for heuristic parameter based on entropy to improve the performance in solving TSP. Algorithms are tested on benchmark problems from TSPLIB and test results are presented. From our experiments, the proposed algorithm has better performance than the conventional ACO algorithm and the results of the proposed algorithms are found to be satisfactory.

Index Terms—Ant colony optimization, entropy, traveling salesman problem

Kết quả (Việt) 1:

Giải quyết vấn đề đi chào hàng bằng cách sử dụng cải thiện
Ant Colony tối ưu hóa thuật toán
trừu tượng-tối ưu hóa công cụ Ant colony (ACO) là một thuật toán heuristic đã được chứng minh là một kỹ thuật thành công và áp dụng cho một số vấn đề tối ưu hóa tổ hợp và được thực hiện như một trong hiệu suất cao, tính toán phương pháp cho vấn đề đi chào hàng (TSP). Muỗng cà phê là một trong những vấn đề tổ hợp tối ưu hóa (CO) nổi tiếng nhất và có nhiều ứng dụng nền... ACO có khả năng tìm kiếm rất tốt cho các vấn đề tối ưu hóa, nhưng nó vẫn còn một nút cổ chai tính toán rằng các thuật toán ACO chi phí quá nhiều thời gian để hội tụ và bẫy ở optima địa phương để tìm một giải pháp tối ưu cho vấn đề muỗng cà phê. Giấy trình bày đề xuất một thuộc địa ant cải thiện tối ưu hóa thuật toán với hai điểm nổi bật. Đầu tiên, ứng cử viên thiết lập chiến lược được thông qua để tăng tốc độ hội tụ nhanh chóng. Thứ hai, một quy tắc Cập Nhật động cho tham số heuristic dựa trên dữ liệu ngẫu nhiên để cải thiện hiệu suất trong việc giải quyết thìa cà phê các thuật toán được thử nghiệm trên điểm chuẩn vấn đề từ TSPLIB và kết quả kiểm tra được trình bày. Từ các thí nghiệm của chúng tôi, Các thuật toán được đề xuất có hiệu suất tốt hơn so với các thuật toán ACO thông thường và các kết quả của các thuật toán được đề xuất được tìm thấy là thỏa đáng.

chỉ số điều khoản-tối ưu hóa công cụ Ant colony, dữ liệu ngẫu nhiên, vấn đề đi chào hàng

Kết quả (Việt) 2:

Giải quyết vấn đề người bán hàng du lịch được cải thiện bằng cách sử dụng
Ant Colony Tối ưu hóa thuật toán
tối ưu hóa thuộc địa Tóm tắt-Ant (ACO) là một thuật toán heuristic đó đã được chứng minh một kỹ thuật thành công và áp dụng cho một số vấn đề tối ưu hóa tổ hợp và được xem như một trong những phương pháp tính toán hiệu năng cao cho du lịch vấn đề nhân viên bán hàng (TSP). TSP là một trong những tối ưu hóa tổ hợp nổi tiếng nhất (CO) và các vấn đề trong đó có nền ứng dụng rộng rãi .. ACO có khả năng tìm kiếm rất tốt cho các vấn đề tối ưu hóa, nhưng nó vẫn còn là một nút cổ chai tính toán rằng các thuật toán ACO chi phí quá nhiều thời gian để hội tụ và bẫy trong Optima địa phương để tìm ra một giải pháp tối ưu cho các vấn đề TSP. Các báo cáo trình bày đề xuất một cải thiện kiến thuộc địa thuật toán tối ưu hóa với hai điểm nhấn. Đầu tiên, chiến lược tập ứng cử viên được thông qua để tốc độ hội tụ nhanh chóng. Thứ hai, một nguyên tắc cập nhật năng động cho tham số phỏng đoán dựa trên dữ liệu ngẫu nhiên để cải thiện hiệu suất trong việc giải quyết TSP. Các thuật toán được kiểm tra về các vấn đề chuẩn từ TSPLIB và kết quả kiểm tra được trình bày. Từ thí nghiệm của chúng tôi, các thuật toán đề xuất có hiệu suất tốt hơn so với các thuật toán ACO thông thường và kết quả của các thuật toán đề xuất được tìm thấy là thỏa đáng. Index Điều khoản Ant-tối ưu hóa thuộc địa, dữ liệu ngẫu nhiên, đi du lịch vấn đề nhân viên bán hàng