| 智能优化算法求解TSP 问题 |
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| 引用本文： | 高海昌,冯博琴,朱利.智能优化算法求解TSP 问题[J].控制与决策,2006,21(3):241-247. |
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| 作者姓名： | 高海昌 冯博琴 朱利 |
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| 作者单位： | 1. 西安交通大学,电子与信息工程学院,西安,710049
2. 西安交通大学,软件学院,西安,710049 |
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| 基金项目： | 国家863高技术研究发展计划基金项目（2003AA1Z2610）. |
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| 摘 要： | TSP（旅行商）问题代表组合优化问题，具有很强的工程背景和实际应用价值，但至今尚未找到非常有效的求解方法．为此，讨论了最近研究比较热门的使用各种智能优化算法（蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络、粒子群优化算法、免疫算法等）求解TSP问题的研究进展，指出了各种方法的优缺点和改进策略．最后总结并提出了智能优化算法求解TSP问题的未来研究方向和建议．
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| 关 键 词： | 旅行商问题 蚁群算法 遗传算法 模拟退火算法 禁忌搜索算法 粒子群优化算法 |
| 文章编号： | 1001-0920（2006）03-0241-07 |
| 收稿时间： | 2005-04-25 |
| 修稿时间： | 2005-04-252005-08-15 |
Reviews of the Meta-heuristic Algorithms for TSP |
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| GAO Hai-chan,FENG Bo-qin,ZHU Li.Reviews of the Meta-heuristic Algorithms for TSP[J].Control and Decision,2006,21(3):241-247. |
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| Authors: | GAO Hai-chan FENG Bo-qin ZHU Li |
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| Affiliation: | GAO Hai-chang~a,FENG Bo-qin~a,ZHU Li~b |
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| Abstract: | Traveling salesman problem(TSP) is the representation of a kind of combination optimization problems, possessing a strong engineering background and practical application value. However, there is no effective corresponding solution to it. Aim at that, the research and application of the most popular meta-heuristic methods such as ant colony algorithm, genetic algorithm, simulated annealing, tabu search, hopfield neural network, particle swarm optimization and immune algorithm, etc. are reviewed. The advantages and disadvantages of each method and the improvement strategies are discussed. The future research direction and suggestion are also given. |
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| Keywords: | TSP Ant colony algorithm Genetic algorithm Simulated annealing Tabu search Particle swarm optimization |
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