Algoritmo híbrido para o problema do caixeiro viajante dinâmico: otimização por colônia de formigas + buscas locais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Souza, Matheus Ricalde de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Santa Maria
Brasil
Ciência da Computação
UFSM
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Centro de Tecnologia
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Meta-heurísticas
Busca local
Otimização de colônia de formigas
Lin-kernighan
Genius
Problema do caixeiro viajante
Meta-heuristics
Local search
Ant colony optimization
Traveling salesman problem
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/15762
Resumo: The present work deals with the resolution of the Dynamic Traveling Salesman Problem (DTSP), it has a great relevance within the literature, being able to be applied to real problems as problems of logistics and telecommunications. Ant colony algorithms are currently considered one of the most successful techniques for solving various combinatorial problems, among them the traveling salesman problem. To solve the problem we propose a hybrid algorithm that works with the meta-heuristic Ant Colony Optimization combined with local searches applied to the symmetric of the dynamic traveling salesman problem. The tests were carried out in five instances belonging to the traveling salesman problem library (TSPLIB). The proposed hybrid algorithm proved to be effective in the search for solutions, where in all tested instances it exceeded expectations, reaching superiority compared to the memetic algorithm compared
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description The present work deals with the resolution of the Dynamic Traveling Salesman Problem (DTSP), it has a great relevance within the literature, being able to be applied to real problems as problems of logistics and telecommunications. Ant colony algorithms are currently considered one of the most successful techniques for solving various combinatorial problems, among them the traveling salesman problem. To solve the problem we propose a hybrid algorithm that works with the meta-heuristic Ant Colony Optimization combined with local searches applied to the symmetric of the dynamic traveling salesman problem. The tests were carried out in five instances belonging to the traveling salesman problem library (TSPLIB). The proposed hybrid algorithm proved to be effective in the search for solutions, where in all tested instances it exceeded expectations, reaching superiority compared to the memetic algorithm compared
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