I praktiken, lösa realistiskt storlek combinatorial optimeringsproblem (COPs) till optimalitet är ofta alltför tidskrävande för att vara överkomlig; därför, heuristics är typiskt implementeras inom de flesta applikationer programvara. En särskild kategori av heuristik har fått stor uppmärksamhet, nämligen lokala sökmetoder. De flesta lokala sökmetoder är primära i naturen, det vill säga de startar sökandet med en genomförbar lösning och utforskar det möjliga utrymmet för bättre genomförbara lösningar. I denna forskning föreslår vi en dubbel lokal sökmetod och skräddarsyr den för att lösa problemet med resande säljare (TSP), det vill säga en sökmetod som börjar med en ogenomförbar lösning, utforskar den dubbla rymdtiden som minskar ogenomförbarheten, och landar i det primära utrymmet för att leverera en genomförbar lösning. Den föreslagna konstruktionen syftar till att återskapa utformningen av optimala lösningsmetoder på ett heuristiskt sätt. För att vara mer specifik, vi löser en kombinatorisk avslappning av en TSP formulering, utforma en stadsdel struktur för att reparera en sådan ogenomförbar startlösning, och förbättra komponenter i mellanliggande dubbla lösningar lokalt. Provbaserade bevis tillsammans med statistiskt signifikanta t-tester stöder överlägsenheten av denna dubbla design jämfört med dess ursprungliga design motsvarighet.
Ouenniche m.fl. REF föreslog en dubbel lokal sökram, det vill säga en sökmetod som börjar med en ogenomförbar lösning, utforskar det dubbla utrymmet, minskar ogenomförbarheten iterativt, och landar i det primära utrymmet för att leverera en genomförbar lösning.
A dual local search framework for combinatorial optimization problems with TSP application
{'venue': 'Journal of the Operational Research Society', 'journal': 'Journal of the Operational Research Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}