帰納的アルゴリズムに基づく巡回セールスマン問題の解法
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
It has long been recognized that abstraction can be used to reduce a problem-solving search. Since combinatorial optimization problems have extraordinary large search spaces, it is meaning-full to apply abstraction those problems. But it has never been shown that abstraction is useful to solve them. Inductive Algorithms that is a new problem-solving paradigm based on abstraction efficiently solved the knapsack problem that is a typical example of the combinatorial optimization problem. This article provides experimental results of applying Inductive Algorithms to the traveling salesman problem (for short, TSP). In particular, it is shown that this algorithm is applicable to the large scale TSP, consisting of 532 cities.
- 社団法人人工知能学会の論文
- 1996-01-01
著者
関連論文
- 仮説生成に基づく分散型問題解決
- 俯瞰可能迷路の代数的構造(Semi-Ring)による数学的モデル化と成功経路導出アルゴリズム
- 初期視覚モデルと眼球運動
- 初期視覚モデルと錯視 : ラプラシアン・ガウシアンに関する一考察
- 超多重解像度に基づく錯視の情報処理モデル
- 網膜における多重解像度と錯視 : ミューラー・リヤー錯視の場合
- 複雑さの制御による問題解決 : 大規模巡回セールスマン問題の求解
- 2000-HPC-82-27 クラスタリングによる抽象化を用いた巡回セールスマン問題の分散処理解法
- マルチプロセッサシステムによる並行探索 : 仮説検証法の場合
- エッジ検出に基づく曲率計算
- 帰納的アルゴリズムに基づく巡回セールスマン問題の解法
- 並列処理に適した縦続的問題分解