論文の概要: An Effective Iterated Two-stage Heuristic Algorithm for the Multiple Traveling Salesmen Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09424v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 02:43:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 05:15:36.869265
• Title: An Effective Iterated Two-stage Heuristic Algorithm for the Multiple Traveling Salesmen Problem
• Title（参考訳）: マルチトラベリングセールスマン問題に対する効果的な2段階ヒューリスティックアルゴリズム
• Authors: Jiongzhi Zheng and Yawei Hong and Wenchang Xu and Wentao Li and Yongfu Chen
• Abstract要約: マルチトラベリングセールスマン問題mTSPは、有名なNPハードトラベルセールスマン問題(TSP)の一般的な拡張である 本稿では,mTSPを最小目標と最小目標の両方で扱い,mツアーの総長を最小化することを目的とした。 本論文では,ITHAと呼ばれる2段階の反復アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5374893654938324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The multiple Traveling Salesmen Problem mTSP is a general extension of the famous NP-hard Traveling Salesmen Problem (TSP), that there are m (m>1) salesmen to visit the cities. In this paper, we address the mTSP with both of the minsum objective and the minmax objective, which aims at minimizing the total length of the m tours and the length of the longest tour among all the m tours, respectively. We propose an iterated two-stage heuristic algorithm, denoted as ITSHA. Each iteration of ITSHA consists of an initialization stage and an improvement stage. The purpose of the initialization stage is to generate high-quality and diverse initial solutions. The improvement stage mainly applies the variable neighborhood search (VNS) approach based on our proposed local search neighborhoods to optimize the initial solution generated by the initialization stage. Moreover, some local optima escaping approaches are employed to enhance the search ability of the algorithm. Extensive experimental results on a wide range of public benchmark instances show that ITSHA significantly outperforms state-of-the-art heuristic algorithms in solving the mTSP on both the objectives.
• Abstract（参考訳）: 複数のトラベリングセールスマン問題mTSPは、有名なNPハードトラベリングセールスマン問題(TSP)の一般的な拡張であり、m(m>1)のセールスマンが市内を訪れている。 本稿では、mtspをminsumの目的とminmaxの目的の両方で扱う。mtspはmツアーの全長とmツアーの最長ツアーの長さをそれぞれ最小化することを目的としている。 本論文では,ITHAと呼ばれる2段階ヒューリスティックアルゴリズムを提案する。 ITSHAの各イテレーションは、初期化段階と改善段階で構成される。 初期化段階の目的は、高品質で多様な初期解を生成することである。 改良段階は主に,提案した局所探索地区に基づく可変近傍探索(VNS)アプローチを適用し,初期化段階から生成される初期解を最適化する。 また,アルゴリズムの探索能力を高めるために,局所的オプティマエスケープ手法が採用されている。 広範囲の公開ベンチマークインスタンスに対する大規模な実験結果から、TrusHAは両方の目的においてmTSPを解く際に、最先端のヒューリスティックアルゴリズムを著しく上回ります。

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