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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 한국경영과학회지 제30권 제2호
발행연도
2005.6
수록면
157 - 167 (11page)

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This paper presents a new perturbation technique for developing efficient iterated local search procedures for the asymmetric traveling salesman problem(ATSP). This perturbation technique uses global information on ATSP instances to speed-up computation and to improve the quality of the tours found by heuristic method. The main idea is to escape from a local optima by introducing perturbation on the out-of-kilter ares in the problem instance. For a local search heuristic, we use known which finds optimum or near-optimum solutions by applying the out-of-kilter algorithm to the ATSP. The performance of our algorithm has been tested and compared with known method perturbing on randomly chosen ares. A number of experiments has been executed both on the well-known TSPLIB instances for which the optimal tour length is known, and on randomly generated instances. For 27 TSPLIB instances, the presented algorithm has found optimal tours on all instances. And it has effectively found tours near AP lower bound on randomly generated instances.

목차

Abstract

1. 서론

2. Kwon 해법

3. 잔여 out-of-kilter 호의 분석

4. 해법절차

5. 실험결과

6. 결론

참고문헌

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