Kombinatoriska optimeringsproblem, såsom reseförsäljarproblem, är oftast NPhard och lösningsutrymmet för detta problem är mycket stort. Därför kan de möjliga lösningarna inte utvärderas en efter en. Den enkla genetiska algoritmen är en av de mest använda evolutionära beräkningsalgoritmerna, som ger en bra lösning för TSP, men det tar mycket beräkningstid. I detta dokument används Affinity Propagation Clustering Technique (AP) för att optimera prestandan hos den genetiska algoritmen (GA) för att lösa TSP. Kärnidén, som samlar städer i mindre kluster och löser varje kluster med hjälp av GA separat, kommer därmed tillgången till den optimala lösningen att vara på mindre beräkningstid. Numeriska experiment visar att den föreslagna algoritmen kan ge ett bra resultat för TSP problem mer än den enkla GA.
El-Samak m.fl. REF tillämpade affinitetsförökning klusterteknik för att optimera den genetiska algoritmen för att hitta de bästa lösningarna på rese-försäljningsproblem.
Optimization of Traveling Salesman Problem Using Affinity Propagation Clustering and Genetic Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}