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A Multi-Agent Approach for Solving Traveling Salesman Problem
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:《电子学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[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—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]School of Computer and Communication, HunanUniversity, Changsha 410082, Hunan, China, [2]Department of Information and Computer Science,Changsha University, Changsha 410003, Hunan, China, [3]School of Management, National University ofDefense Technology, Changsha 410073, Hunan, China
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Founelation of China (69973016)
中文摘要:

旅行售货员问题(TSP ) 是一个古典优化问题;它是 NP 问题的一个班之一。这篇论文论述多说出的一个新方法代理人途径基于的基因算法;蚂蚁殖民地系统将解决 TSP。有不同功能的三种代理人在建筑学由这篇论文建议了的多代理人被设计。第一种代理人是蚂蚁殖民地优化代理人;它的函数连续地正在产生新解决方案。秒种代理人是选择代理人,转线路代理人;变化代理人,他们的功能正在优化当前的答案组。第三种代理人是快本地寻找代理人;它的函数从试用的开始正在优化最好的解决方案。在这篇论文的结束,试验性的结果证明了建议混合途径关于答案的质量有好性能;计算的速度。

英文摘要:

The traveling salesman problem (TSP) is a classical optimization problem and it is one of a class of NP- Problem. This paper presents a new method named multiagent approach based genetic algorithm and ant colony system to solve the TSP. Three kinds of agents with different function were designed in the multi-agent architecture proposed by this paper. The first kind of agent is ant colony optimization agent and its function is generating the new solution continuously. The second kind of agent is selection agent, crossover agent and mutation agent, their function is optimizing the current solutions group. The third kind of agent is fast local searching agent and its function is optimizing the best solution from the beginning of the trial. At the end of this paper, the experimental results have shown that the proposed hybrid ap proach has good performance with respect to the quality of solution and the speed of computation.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
  • 地址:北京165信箱
  • 邮编:100036
  • 邮箱:new@ejournal.org.cn
  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:57611