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旅行推销员问题的多层次方法。 (英文) 兹比尔1163.90777

总结:我们激励、推导并实施了一种多层次的方法来解决旅行推销员问题。由此产生的算法逐步粗化问题,初始化巡更,然后使用Lin-Cernighan(LK)或Chained Lin-Cerinighan(CLK)算法以相反的顺序细化每个粗化问题的解决方案。在一个由80个问题实例组成的成熟测试套件上进行的实验中,我们发现,与使用相同执行时间的标准CLK算法相比,多级配置要么将巡更质量提高了25%以上,要么以7倍以上的速度实现大致相同的巡更质量。此外,多级变体似乎可以更好地优化LK和CLK算法最困难的集群实例。

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90立方厘米 涉及图形或网络的编程
90C60型 数学规划问题的抽象计算复杂性
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全文: 内政部