Lehmer Encoding for Evolutionary Algorithms on Traveling Salesman Problem
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F22%3A10250416" target="_blank" >RIV/61989100:27240/22:10250416 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3529399.3529433" target="_blank" >https://dl.acm.org/doi/10.1145/3529399.3529433</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3529399.3529433" target="_blank" >10.1145/3529399.3529433</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Lehmer Encoding for Evolutionary Algorithms on Traveling Salesman Problem
Popis výsledku v původním jazyce
The traveling salesman problem is a well-known NP-hard permutation optimization problem. It is often successfully solved by nature-inspired metaheuristics such as differential evolution (DE) and particle swarm optimization (PSO). Both algorithms are originally designed for real-parameter optimization in a continuous space. The crucial problem is an appropriate solution representation-a mapping between continuous search space and discrete permutation space. In this work, we study the popular random key (RK) encoding and its properties. We point out its typical issues (solution redundancy, sorting) and propose a novel permutation representation based on the Lehmer code (LC) encoding and its factorial representation. Both encodings are tested with DE and PSO metaheuristics on popular TSP instances. The results are very promising as the LC often significantly overcomes the performance of the RK. (C) 2022 ACM.
Název v anglickém jazyce
Lehmer Encoding for Evolutionary Algorithms on Traveling Salesman Problem
Popis výsledku anglicky
The traveling salesman problem is a well-known NP-hard permutation optimization problem. It is often successfully solved by nature-inspired metaheuristics such as differential evolution (DE) and particle swarm optimization (PSO). Both algorithms are originally designed for real-parameter optimization in a continuous space. The crucial problem is an appropriate solution representation-a mapping between continuous search space and discrete permutation space. In this work, we study the popular random key (RK) encoding and its properties. We point out its typical issues (solution redundancy, sorting) and propose a novel permutation representation based on the Lehmer code (LC) encoding and its factorial representation. Both encodings are tested with DE and PSO metaheuristics on popular TSP instances. The results are very promising as the LC often significantly overcomes the performance of the RK. (C) 2022 ACM.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10200 - Computer and information sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LTAIN19176" target="_blank" >LTAIN19176: Metaheuristický rámec pro vícecílové kombinatorické optimalizační problémy (META MO-COP)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2022
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
ACM International Conference Proceeding Series 2022
ISBN
978-1-4503-9574-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
216-222
Název nakladatele
ACM
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Řím
Datum konání akce
11. 3. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—