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基于反馈校正原理的非对称旅行商问题的自收敛优化算法
  • ISSN号:1000-8152
  • 期刊名称:Control Theory & Applications
  • 时间:2012
  • 页码:689-696
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]上海交通大学自动化系,系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海200240, [2]江苏骏龙电力科技股份有限公司,江苏靖江214500
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61074150)
  • 相关项目:供应链的结构与动态的自组织演化分析与控制研究
中文摘要:

针对非对称旅行商问题(ATSP),提出基于反馈校正原理的自收敛求解算法框架.该方法核心是依据ATSP问题松弛模型的对偶关系推断与ATSP最优解无关弧集合的弧排除算法.该算法框架以ATSP问题的初始弧集合作为"参考输入",以ATSP最优解的上下界求解算法作为"控制对象",以弧排除算法作为"反馈校正控制器",其"反馈输入"是"控制对象"的输出差值.算法迭代过程中,上下界差值缩小,排除弧集合增加,算法呈现出自收敛性.该框架集成了数学规划方法和启发式算法的优点,论文从理论证明和仿真分析说明了该自收敛算法的有效性.

英文摘要:

A novel algorithmic framework based on the feedback adjustment mechanism is proposed to solve the asym- metric traveling salesman problem (ATSP). The main idea of the algorithm is to continuously exclude arcs not belonging to the optimal solution, using the dual information of the relaxed ATSP problem. The initial arc-set is regarded as the "reference input" ; the lower-bound solver and the upper-bound solver are treated as the "controlled plant" ; the al- gorithm for excluding arcs not belonging to the optimal solution is considered the "feedback controller", to which the feedback input is the difference of the outputs from the "controlled plant". During the process of iterations, with the gap between the lower-bound and the upper-bound is reduced gradually, the cardinality of the excluding arcs will be aug- mented which guarantees the algorithm of self-convergence to the optimal solution. This work integrates the mathematical programming and the heuristic method, the superiority of which over an isolated single method is shown theoretically and illustrated computationally, demonstrating the efficiency.

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期刊信息
  • 《控制理论与应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:华南理工大学 中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编:胡跃明
  • 地址:广州五山路华南理工大学3号楼516室
  • 邮编:510640
  • 邮箱:aukzllyy@scut.edu.cn
  • 电话:020-87111464
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-8152
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1240/TP
  • 邮发代号:46-11
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21084