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翻译样例: 基于禁忌表的捕食搜索算法及其在旅行商问题中的实验研究
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旅行商问题(TravellingSalesmanProblem, 简称TSP) 于1859 年由威廉·汉密尔顿首次提出. 它是指对于给定的n 个城市,旅行商从某一城市出发不重复地访问其余所有城市后回到出发的城市,要求找出一条旅行路线,使总的旅行路程最短.  近年来,求解TSP问题的研究十分活跃,其中大多数是通过各种启发式算法近似求解. 这些算法又可分为环路构造算法和环路改进算法两类[1] . 前者从某个非法解开始,通过某种增广策略逐步改变该解,直到得到一个合法解为止,这类算法包括最近邻算法、贪心算法、Clarke2Wright 算法[2] 和Christofides算法[3]  等. 环路改进算法则在给定初始的合法解后使用某种策略来改进初始解. 这些策略包括局部搜索、模拟退火、禁忌搜索、遗传算法等.  在TSP的各种启发式搜索策略中,禁忌搜索(TabuSearch) 算法因其高效的局域搜索能力而著称[4] . 但禁忌搜索算法通常每次移向一个邻域中的一个新解,算法可能在没有前途的区域花费过多的时间. 另外,近年来新提出的一种称作捕食搜索(PredatorySearch) 的算法具有比较好的搜索效果. 此算法模仿了掠食动物搜寻猎物时集中搜索猎物集中的区域,忽略猎物较少的区域的特点[5] . 但是捕食搜索算法本身也具有一定的缺点:它可能会重复回到已经搜索过的区域,从而浪费了搜索的时间.

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