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An Improved Farmland Fertility Algorithm with Hyper-Heuristic Approach for Solving Travelling Salesman Problem

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2023年第6期135卷 1981-2006页

作者： Farhad Soleimanian Gharehchopogh Benyamin Abdollahzadeh Bahman Arasteh Department of Computer Engineering Urmia BranchIslamic Azad UniversityUrmiaIran Department of Software Engineering Faculty of Engineering and Natural ScienceIstinye UniversityIstanbulTurkey

Travelling Salesman Problem(TSP)is a discrete hybrid optimization problem considered *** aims to discover the shortest Hamilton route that visits each city precisely once and then returns to the starting point,making it the shortest route *** paper employed a Farmland Fertility Algorithm(FFA)inspired by agricultural land fertility and a hyper-heuristic technique based on the Modified Choice Function(MCF).The neighborhood search operator can use this strategy to automatically select the best heuristic method formaking the best ***-kernighan(LK)local search has been incorporated to increase the efficiency and performance of this suggested approach.71 TSPLIB datasets have been compared with different algorithms to prove the proposed algorithm’s performance and *** results indicated that the proposed algorithm outperforms comparable methods of average mean computation time,average percentage deviation(PDav),and tour length.

关键词： Travelling salesman problem optimization farmland fertility optimization algorithm lin-kernighan

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A novel GIS-based decision-making framework for the school bus routing problem

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Geo-Spatial Information Science 2012年第1期15卷 51-59页

作者： Khalid A.ELDRANDALY AbdelMonaem F.ABDALLAH Faculty of Computers and Informatics Information Systems DepartmentZagazig UniversityZagazigEgypt

The school bus routing problem(SBRP)is a central issue in transportation planning and optimization *** seeks to plan an efficient schedule for a fleet of school buses where each bus picks up students from various bus stops and delivers them to their designated schools while satisfying various constraints such as the maximum capacity of a bus,and the time window of a *** to its inherent complexity,many heuristics have been proposed to solve this combinatorial problem in an effective *** this paper,a novel geographic information systems(GIS)-based decisionmaking framework that combines GIS,clustering techniques,network cutting techniques,and a hybrid ant colony optimization metaheuristic with the iterated lin–kernighan local improvement heuristic is proposed for solving the SBRP as a split delivery vehicle routing problem(SDVRP).Experiments were conducted for evaluating the proposed framework by comparing the results for solving 11 routing problems using both the proposed decision-making framework and Arc-GIS 9.2 Network Analyst which uses the greedy Dijkstra’s *** reported results of the proposed framework generally outperform that of the ArcGIS Network *** addition,the proposed decision-making framework was applied to solve a real life SBRP to demonstrate its application.

关键词： GIS vehicle routing problem school bus route ant colony optimization lin-kernighan

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求解旅行商问题的基于类Kruskal的混合粒子群算法

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运筹与管理 2014年第3期23卷 30-37页

作者：王超金淳韩庆平大连理工大学系统工程研究所辽宁大连116024 大连交通大学软件学院辽宁大连116052 美国佛罗里达大西洋大学信息技术及运作管理系

本文针对求解旅行商问题的标准粒子群算法所存在的早熟和低效的问题,提出一种基于Greedy Heuristic的初始解与粒子群相结合的混合粒子群算法(SKHPSO)。该算法通过本文给出的类Kruskal算法作为Greedy Heuristic的具体实现手段,产生一个... 详细信息

本文针对求解旅行商问题的标准粒子群算法所存在的早熟和低效的问题,提出一种基于Greedy Heuristic的初始解与粒子群相结合的混合粒子群算法(SKHPSO)。该算法通过本文给出的类Kruskal算法作为Greedy Heuristic的具体实现手段,产生一个较优的初始可行解,作为粒子群中的一员,然后再用改进的混合粒子群算法进行启发式搜索。SKHPSO的局部搜索借鉴了lin-kernighan邻域搜索,而全局搜索结合了遗传算法中的交叉及置换操作。应用该算法对TSPLIB中的典型算例进行了算法测试分析,结果表明:SKHPSO可明显提高求解的质量和效率。

关键词：运筹学混合粒子群算法 Kruskal Greedy Heuristic lin-kernighan 旅行商问题

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