• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>BioTechnology: An Indian Journal >The performance research on solvingTSPby four typicalAI algorithms
【24h】

The performance research on solvingTSPby four typicalAI algorithms

机译：四种典型AI算法求解TSP的性能研究。

获取原文
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Travelling Salesmen Problem(VRP) has an important theoretical value and practical significance inmathematical and logistics field. It????s a typical NPHard problem, and artificial intelligent (AI) Algorithm has been already proven to be a very effect way in solving this problem. This paper carried out the performance research on solving TSP by four typicalAI algorithms after in-depth analyzed the TSP and these four algorithms (genetic algorithm, particle swarmoptimization algorithm, simulated annealing algorithmand ant colony algorithm). This paper verified the TSP solving performance by China travelling salesmen problem experiments and MATLAB programming. The results showed that: considering the average iteration time, SA < PSO< ACA.
机译：旅行商问题在数学和物流领域具有重要的理论价值和现实意义。这是一个典型的NPHard问题，而人工智能（AI）算法已被证明是解决该问题的有效方法。在深入分析了TSP和遗传算法，粒子群优化算法，模拟退火算法和蚁群算法这四种算法后，对四种典型的AI算法求解TSP进行了性能研究。通过中国旅行商问题实验和MATLAB编程，验证了TSP求解性能。结果表明：考虑平均迭代时间，SA

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号