马哈·阿塔·阿尔·弗胡德;艾哈迈德·扎基尔·侯赛因 多旅行商问题的混合遗传算法的实验研究。 （英语） Zbl 1459.90171号 数学。问题。工程师。 2020年，文章ID 3431420，13 p.（2020）. 摘要：本文研究了多旅行商问题（MTSP），它是著名旅行商问题的推广。在中期战略计划中，从一个仓库开始，多个销售人员需要访问所有城市，这样每个城市只需要一个销售人员访问一次。它是NP-hard，比通常的TSP更复杂。因此，只有较小规模的问题实例才能获得精确的最优解。对于大型问题实例，必须应用启发式算法，其中，遗传算法被认为能够成功地处理此类复杂的优化问题。因此，我们提出了一种混合遗传算法（HGA），该算法使用顺序构造交叉、局部搜索方法以及移民技术来找到MTSP的高质量解决方案。然后通过求解不同规模的TSPLIB对称实例和不同数量的销售人员，将我们提出的HGA与一些最先进的算法进行了比较。我们的实验研究表明，HGA是最好的算法之一。 MSC公司： 90C27型 组合优化 90立方厘米 涉及图形或网络的编程 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 软件：TSPLIB公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.A.Al-Furhud}和\textit{Z.H.Ahmed}，数学。问题。Eng.2020，文章ID 3431420，13 p.（2020；Zbl 1459.90171） 全文： 内政部 参考文献： [1] Bektas，T.，多重旅行推销员问题：配方和解决程序概述，Omega，34，3209-219（2006）·doi:10.1016/j.omega，2004年10月04日 [2] 卡特，A.E。；Ragsdale，C.T.，使用遗传算法调度预先印刷的报纸广告插页，Omega，30，6，415-421（2002）·doi:10.1016/s0305-0483（02）00059-2 [3] 卡特，A.E。；Ragsdale，C.T.，《使用遗传算法解决多重旅行推销员问题的新方法》，《欧洲运筹学杂志》，175，245-257（2006）·Zbl 1137.90690号 ·doi:10.1016/j.ejor.2005.04.027 [4] 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