Constraint Solid Traveling Salesman Problem mit genetischem Algorithmus

Normalerweise sind in der Literatur zweidimensionale TSPs zu finden. Im wirklichen Leben sind jedoch dreidimensionale TSPs (3DTSP) in Mode. In 3DTSP werden verschiedene Transportmittel, die in verschiedenen Städten zur Verfügung stehen, von den Verkäufern genutzt, um die Kosten zu minimieren. Diese TSPs finden breite Anwendung in den Bereichen medizinischer Vertreter, Netzwerk-Routing, Transport, logistische Probleme und elektronische Fertigung, etc. Auch diese NP-schweren Probleme können in verschiedenen unpräzisen Umgebungen formuliert und gelöst werden. Hier wird der Genetische Algorithmus entwickelt und verwendet, um diese Art von NP-schweren Problemen zu lösen. Verschiedene Arten von Genetischen Algorithmen wurden neu entwickelt, um diese Probleme zu lösen. Während meiner Forschungsarbeit habe ich festgestellt, dass es für die Lösung diskreter Optimierungsprobleme durch Soft-Computing-Techniken, insbesondere Genetischer Algorithmus, Ameisenkolonie-Optimierung und Partikelschwarm-Optimierung, viel Spielraum für die Entwicklung neuer Operatoren mit verschiedenen unsicheren Parametern und neuer Hybridisierungstechniken gibt. Dies hat mich dazu motiviert, einige innovative TSPs zu betrachten und mit Soft-Computing-Techniken zu lösen.

Autorentext

Arindam Roy recebeu o grau de M.Sc & PhD em Matemática Aplicada e M.Tech em Aplicação Informática. Actualmente é Professor Assistente em Informática no P. K. College, Contai, WB, Índia. Tem supervisionado projectos de investigação e orientado muitos estudiosos de investigação com mais de 30 publicações int. Foi Bolseiro Visitante na Universidade de Tsinghua, China.