論文の概要: Evolving Diverse Sets of Tours for the Travelling Salesperson Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09188v2
- Date: Fri, 1 Oct 2021 07:28:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-11 18:11:38.555001
- Title: Evolving Diverse Sets of Tours for the Travelling Salesperson Problem
- Title（参考訳）: 旅行販売者問題のための旅行の多角的セットの展開
- Authors: Anh Viet Do, Jakob Bossek, Aneta Neumann, Frank Neumann
- Abstract要約: 本研究では,与えられたツアーセットに対して異なる多様性尺度を使用することによる影響と,高品質なソリューションの多様な集合を得るための進化的アルゴリズムの能力について検討する。
本研究は,多種多様な高品質ツアーを,我々のアプローチを用いて実現できることを示唆する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.171272631032522
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Evolving diverse sets of high quality solutions has gained increasing
interest in the evolutionary computation literature in recent years. With this
paper, we contribute to this area of research by examining evolutionary
diversity optimisation approaches for the classical Traveling Salesperson
Problem (TSP). We study the impact of using different diversity measures for a
given set of tours and the ability of evolutionary algorithms to obtain a
diverse set of high quality solutions when adopting these measures. Our studies
show that a large variety of diverse high quality tours can be achieved by
using our approaches. Furthermore, we compare our approaches in terms of
theoretical properties and the final set of tours obtained by the evolutionary
diversity optimisation algorithm.
- Abstract（参考訳）: 近年,様々な高品質なソリューションが発展し,進化的計算文学への関心が高まっている。
本稿では,古典的トラベリングセールスパーソン問題(TSP)の進化的多様性最適化アプローチを検討することで,この研究領域に貢献する。
本研究は,あるツアーのセットに対して異なる多様性尺度を用いることによる影響と,これらの手法を採用する際の多様な高品質なソリューションを得るための進化的アルゴリズムの能力について検討する。
本研究は,多種多様な高品質ツアーを,我々のアプローチを用いて実現可能であることを示す。
さらに, 進化的多様性最適化アルゴリズムによって得られた, 理論的な性質と旅行の最終セットを比較検討した。
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