Comparison of metaheuristic methods by solving travelling salesman problem
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25510%2F15%3A39899996" target="_blank" >RIV/00216275:25510/15:39899996 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Comparison of metaheuristic methods by solving travelling salesman problem
Popis výsledku v původním jazyce
Travelling salesman problem (TSP) belongs in basic problems of operations research. It is a NP-hard problem. The number of possible solutions of this problem is very high - it increases with the factorial of the number of the nodes at the graph. So evenwith nowadays computers it takes very large amount of time to solve TSP with exact methods. Therefore TSP is now usually solved with a heuristic (or metaheuristic) techniques, which provides a satisfactory solution in real-time. This paper focuses on four classical metaheuristic methods: tabu search, simulated annealing, genetic algorithm and ant colony optimization algorithm, and compares all algorithms using difference between best given solution and optimal solution as evaluation criterion. Computational results on several standard instances of TSP show efficiency of all scrutinized methods.
Název v anglickém jazyce
Comparison of metaheuristic methods by solving travelling salesman problem
Popis výsledku anglicky
Travelling salesman problem (TSP) belongs in basic problems of operations research. It is a NP-hard problem. The number of possible solutions of this problem is very high - it increases with the factorial of the number of the nodes at the graph. So evenwith nowadays computers it takes very large amount of time to solve TSP with exact methods. Therefore TSP is now usually solved with a heuristic (or metaheuristic) techniques, which provides a satisfactory solution in real-time. This paper focuses on four classical metaheuristic methods: tabu search, simulated annealing, genetic algorithm and ant colony optimization algorithm, and compares all algorithms using difference between best given solution and optimal solution as evaluation criterion. Computational results on several standard instances of TSP show efficiency of all scrutinized methods.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AH - Ekonomie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 9th International Scientific Conference INPROFORUM: Common challenges - Different solutions - Mutual dialogue
ISBN
978-80-7394-536-7
ISSN
2336-6788
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
116-120
Název nakladatele
Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích
Místo vydání
České Budějovice
Místo konání akce
České Budějovice
Datum konání akce
5. 11. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—