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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김기태 (국방대학교 운영분석학과) 전건욱 (국방대학교 운영분석학과)
저널정보
대한안전경영과학회 대한안전경영과학회지 대한안전경영과학회지 제13권 제3호
발행연도
2011.1
수록면
107 - 114 (8page)

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Traveling salesman problem is to minimize the total cost for a traveling salesman who wants to make a tour given finite number of cities along with the cost of travel between each pair them, visiting each cities exactly once before returning home. Traveling salesman problem is known to be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study suggests a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for traveling salesman problem The suggested algorithm combines parallel genetic algorithm, nearest neighbor search, and 2-opt. The suggested algorithm has been tested on 7 problems in TSPLIB and compared the results of existing methods(heuristics, meta-heuristics, hybrid, and parallel). Experimental results shows that HPGA could obtain good solution in total travel distance minimization.
#Traveling Salesman Problem #Parallel Genetic Algorithm #Nearest Neighbor Search #2-opt

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김여근 / 2000 / 메타 휴리스틱 / 영지문화사 google schola 이상헌 / 2003 / 메타 네트워크 이론 및 응용 / 국방대학교 google schola M. Dorigo / 1997 / Ant Colonies for the Traveling Salesman Problem / Biosystems 43(2):73~81 google schola H. Fan / 2010 / Discrete Particle Swarm Optimization for TSP Based on Neighborhood / Journal of Computational Information Systems 6(10):407~3414 google schola M. Gendreau / 1992 / New Insertion and Postoptimization Procedures for the Traveling Salesman Problem / Operations Research 40(6):1086~1094 google schola

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