Rezumat articol ediţie STUDIA UNIVERSITATIS BABEŞ-BOLYAI

În partea de jos este prezentat rezumatul articolului selectat. Pentru revenire la cuprinsul ediţiei din care face parte acest articol, se accesează linkul din titlu. Pentru vizualizarea tuturor articolelor din arhivă la care este autor/coautor unul din autorii de mai jos, se accesează linkul din numele autorului.

 
       
         
    STUDIA INFORMATICA - Ediţia nr.2 din 2004  
         
  Articol:   HEURISTICS AND LEARNING APPROACHES FOR SOLVING THE TRAVELING SALESMAN PROBLEM.

Autori:  GABRIELA ŞERBAN, CAMELIA-MIHAELA PINTEA. 		 
       
         
  Rezumat:  In present, all known algorithms for NP-complete problems are requiring time that is exponential in the problem size. Heuristics are a way to improve time for determining an exact or approximate solution for NP- complete problems. In this article is introduced and solved a problem based on a generaliza- tion of the Traveling Salesman Problem. We compare two classical algorithm results for the application: Branch and Bound and Nearest Neighbor and also two Ant Algorithms: Ant System and Ant Colony System. Being sto- chastic algorithms, Ant Algorithms have the solutions chosen according to a probability, which depends on the pheromone level, therefore they can be also considered as reinforcement learning techniques. We also propose a reinforcement Q-learning method for solving the Trav- eling Salesman Problem.  
         
     
         
         
      Revenire la pagina precedentă