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欧氏旅行商问题的(k)-Opt启发式算法的近似比。 (英语) 兹比尔1522.90150

概要:(k)-Opt启发式是一种简单的改进启发式算法,用于求解旅行商问题。它从任意巡更开始,然后用\(k\)其他边重复替换巡更的\(k\)边,只要这会产生较短的巡更。我们将证明,对于具有(n)个城市的二维欧几里德旅行商问题,(k)-Opt启发式的近似比为(Theta(\log n/\log n))。这改进了由B.钱德拉等(1999年;Zbl 0936.68052号)]并首次为情形(k\geq3)提供了一个非平凡的下界。我们的结果不仅适用于欧几里德范数,而且推广到了具有(1)leqp<infty的任意(p)-范数。

理学硕士:

90C27型 组合优化
68周25 近似算法
68瓦40 算法分析
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