永田裕一的EAX-GA算法

博客提到旅行商问题(TSP)的一个纪录由遗传算法(GA)得到,永田裕一的EAX - GA解出十万个节点TSP已知最好路线。引言指出有效近似方法基于Lin - Kernighan局部搜索,作者认为有效交叉算子设计是进化算法性能关键,提出的EAX算子效率不输给LKLS系算法。

在一本奇书[1]上看到旅行商问题 (TSP) 的一个纪录居然是由遗传算法 (GA) 得到的:永田裕一(2006) [2]的 EAX-GA 解出了十万个节点的TSP已知最好的路线。这与一般认为 GA 在复杂的大型实际问题中的效果仅仅是“聊胜于无”大相径庭,永田的GA是到底是怎么摘下王者桂冠的呢?

 

 

文章引言部分提到最有效的近似方法都基于Lin-Kernighan的局部搜索(LKLS),包括 Chained LK 算法和Helsgaun 的 LKH 算法。作者认为有效的交叉算子设计是进化算法性能的关键,之前的相关方法往往将LKLS结合到算法之中以提高效率,而作者提出的 edge assembly crossover 算子(EAX)效率并不输给 LKLS 系算法。

 


 

参考文献

[1] 库克. 迷茫的旅行商:一个无处不在的计算机算法问题 (隋春宁 译), 人民邮电出版社, 2013

[2] Yuichi Nagata (2006). New EAX Crossover for Large TSP Instances, Parallel Problem Solving from nature - PPSN IX, pp 372-381

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mengchang/p/9177700.html

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