Simulerad glödgningsalgoritm (SA) är en populär intelligent optimeringsalgoritm som framgångsrikt har tillämpats inom många områden. Parametrarnas inställning är en nyckelfaktor för dess prestanda, men det är också ett tröttsamt arbete. För att förenkla inställningen av parametrar presenterar vi en listbaserad simulerad glödgningsalgoritm (LBSA) för att lösa problem med resande säljare (TSP). LBSA algoritm använder en ny lista-baserat kylschema för att styra temperaturminskningen. Särskilt, en lista över temperaturer skapas först, och sedan den maximala temperaturen i listan används av Metropolis acceptanskriteriet för att avgöra om man ska acceptera en kandidat lösning. Temperaturlistan anpassas iterativt enligt topologin för problemets lösningsutrymme. Effektiviteten och parameterkänsligheten hos det listbaserade kylschemat illustreras genom problem med riktvärden för TSP. LBSA-algoritmen, vars prestanda är robust på ett brett spektrum av parametervärden, visar konkurrenskraftig prestanda jämfört med vissa andra toppmoderna algoritmer.
LBSA REF-algoritmen är en ny SA-algoritm som använder listbaserat kylsystem för att styra denna parameter.
List-Based Simulated Annealing Algorithm for Traveling Salesman Problem
{'venue': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'journal': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}