【摘 要】
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旅行銷售員問題(Traveling Salesman Problem,TSP)是組合最佳化問題中典型且著名的問題,當遇到資料規模較大的問題時,很難有效找出最佳解。因此有學者提出分群旅行銷售員
【出 处】
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第18届海峡两岸咨询管理发展与策略学术研讨会暨2012两岸咨询发展高峰论坛
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旅行銷售員問題(Traveling Salesman Problem,TSP)是組合最佳化問題中典型且著名的問題,當遇到資料規模較大的問題時,很難有效找出最佳解。因此有學者提出分群旅行銷售員問題(Clustered Traveling Salesman Problem,CTSP)的概念。為了提高演算法求解大規模TSP時的求解效能,本研究提出二階段的演算法架構,將TSP問題轉化為CTSP問題形式,於第一階段透過K-means分群法將資料分群並使用基因演算法建立分群路徑,第二階段隨機選擇使用三邊突變運算子(Three-Edge MutationOperator,TEMO)與最壞邊反轉運算子(Worst-Edge Inversion Operator,WEIO)對解進行細部收斂,證實可有效獲得可接受的近似最佳解；本研究以國際案例庫TSPLIB中的問題範例協助作為測量效能的工具。
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