Author | Semenkina, Olga Ev. | en |
Author | Popov, Eugene A. | en |
Author | Semenkina, Olga Er. | en |
Author | Семенкина, Ольга Е. | ru_RU |
Author | Попов, Евгений А. | ru_RU |
Author | Семенкина, Ольга Э. | ru_RU |
Accessioned Date | 2017-09-20T06:13:42Z | |
Available Date | 2017-09-20T06:13:42Z | |
Issued Date | 2017-12 | |
URI (for links/citations) | https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/34758 | |
Abstract | In this work authors introduce and study the self-configuring Genetic Algorithm (GA) and the self-
configuring Ant Colony Optimization (ACO) algorithm and apply them to one of the most known combi-
natorial optimization task – Travelling Salesman Problem (TSP). The estimation of suggested algorithms
performance is fulfilled on well-known benchmark TSP and then compared with other heuristics such as
Lin-Kernigan (3-opt local search) and Intelligent Water Drops algorithm (IWDs). Numerical experiments
show that suggested approach demonstrates the competitive performance. Both adaptive algorithms show
good results on these problems as they outperform other algorithms with their settings with average per-
formance | en |
Abstract | В данной работе авторы предлагают и исследуют самоконфигурируемые генетический алгоритм
(GA) и алгоритм муравьиных колоний (ACO) и применяют их к одной из наиболее известных
задач комбинаторной оптимизации — задаче коммивояжера (TSP). Оценка работоспособности
предложенных алгоритмов проводится на известных тестовых вариантах TSP, а затем срав-
нивается с другими эвристиками, а именно с эвристикой Лина-Карнигана (локальный поиск с
3-заменой) и алгоритмом "умных капель воды". Численные эксперименты показывают, что пред-
ложенный подход демонстрирует сопоставимую работоспособность. Оба адаптивных алгоритма
показывают хорошие результаты на данных задачах, т.к. они превосходят другие алгоритмы с
настройками, дающими среднюю эффективность | ru_RU |
Language | en | en |
Publisher | Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University | en |
Subject | travelling Salesman problem | en |
Subject | genetic algorithm | en |
Subject | ant colony optimization | en |
Subject | intelligent water drops algorithm | en |
Subject | self-configuration | en |
Subject | задача коммивояжера | ru_RU |
Subject | генетический алгоритм | ru_RU |
Subject | муравьиный алгоритм | ru_RU |
Subject | алгоритм "умных капель воды", | ru_RU |
Subject | самоконфигурация | ru_RU |
Title | Self-configuring Nature Inspired Algorithms for Combinatorial Optimization Problems | en |
Alternative Title | Самоконфигурируемые алгоритмы для задач комбинаторной оптимизации | ru_RU |
Type | Journal Article | |
Type | Published Journal Article | |
Contacts | Semenkina, Olga Ev.: Siberian State Aerospace University Krasnoyarsky rabochy, 31, Krasnoyarsk, 660037 Russia; oleese@mail.ru | en |
Contacts | Popov, Eugene A.: Siberian State Aerospace University Krasnoyarsky rabochy, 31, Krasnoyarsk, 660037 Russia; epopov@bmail.ru | en |
Contacts | Semenkina, Olga Er.: Siberian State Aerospace University Krasnoyarsky rabochy, 31, Krasnoyarsk, 660037 Russia; semenkina.olga@mail.ru | en |
Contacts | Семенкина, Ольга Е.: Сибирский государственный аэрокосмический университет Красноярский рабочий, 31, Красноярск, 660014 Россия | ru_RU |
Contacts | Попов, Евгений А.: Сибирский государственный аэрокосмический университет Красноярский рабочий, 31, Красноярск, 660014 Россия | ru_RU |
Contacts | Семенкина, Ольга Э.: Сибирский государственный аэрокосмический университет Красноярский рабочий, 31, Красноярск, 660014 Россия | ru_RU |
Pages | 463-473 | ru_RU |
Journal Name | Журнал Сибирского федерального университета. Математика и физика. Journal of Siberian Federal University. Mathematics & Physics;2017 10 (4) | en |