Traveling Salesman Problem solved by clustering and genetic algorithms
This article seeks to find feasible solutions for the Traveling Salesman Problem, by means of a new way of grouping the problem into clusters with the intention of creating Traveling Salesman subproblems, which are proposed to be solved by the metaheuristic genetic algorithm. Subsequently, the group...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | México |
| Institución: | UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO |
| Repositorio: | PÄDI Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingeniería del ICBI |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repository.uaeh.edu.mx:article/7130 |
| Acceso en línea: | https://repository.uaeh.edu.mx/revistas/index.php/icbi/article/view/7130 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Traveling Salesman genetic algorithms clusters fitness metaheuristics Agente viajero algoritmos genéticos agrupación recorrido total metaheurísticos |
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Traveling Salesman Problem solved by clustering and genetic algorithmsEl problema del agente viajero resuelto mediante agrupación en clústeres y algoritmos genéticosAnaya-Fuentes, Gustavo ErickTraveling Salesmangenetic algorithmsclustersfitnessmetaheuristicsAgente viajeroalgoritmos genéticosagrupaciónrecorrido totalmetaheurísticosThis article seeks to find feasible solutions for the Traveling Salesman Problem, by means of a new way of grouping the problem into clusters with the intention of creating Traveling Salesman subproblems, which are proposed to be solved by the metaheuristic genetic algorithm. Subsequently, the groupings are joined again using the solutions provided by the metaheuristic, obtaining a final solution. In addition, a way of grouping the cities of the problem is proposed using the arithmetic mean of the coordinates to iteratively calculate the representative nodes of each family. In the literature there is no similar method to solve the problem in question. The results show that using this grouping methodology improves the results compared to the genetic algorithms solutions without using clusters. El presente artículo encuentra soluciones factibles para el Problema del Agente Viajero, mediante una nueva forma de agrupar al problema en clústeres con la intención de crear subproblemas del Agente Viajero, las cuales se resuelven por el metaheurístico algoritmos genéticos. Posteriormente las agrupaciones son unidas nuevamente utilizando las soluciones proporcionadas por el metaheurístico, obteniendo una solución final, además, la propuesta de agrupación de ciudades consiste en la utilización de la media aritmética sobre las coordenadas, para calcular iterativamente a los nodos representativos de cada familia. En la literatura se encuentra una tendencia para abordar este problema mediante la metodología propuesta. Los resultados demuestran que al utilizar esta metodología de agrupación se mejoran los resultados en comparación a las soluciones algoritmos genéticos sin utilizar clústeres.Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo2021-07-05info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://repository.uaeh.edu.mx/revistas/index.php/icbi/article/view/713010.29057/icbi.v9i17.7130Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI; Vol 9 No 17 (2021): Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI; 88-97Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI; Vol. 9 Núm. 17 (2021): Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI; 88-972007-636310.29057/icbi.v9i17reponame:PÄDI Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingeniería del ICBIinstname:UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGOinstacron:UAEHspahttps://repository.uaeh.edu.mx/revistas/index.php/icbi/article/view/7130/8045info:eu-repo/semantics/openAccessoai:repository.uaeh.edu.mx:article/71302024-08-19T22:36:43Z |
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This article seeks to find feasible solutions for the Traveling Salesman Problem, by means of a new way of grouping the problem into clusters with the intention of creating Traveling Salesman subproblems, which are proposed to be solved by the metaheuristic genetic algorithm. Subsequently, the groupings are joined again using the solutions provided by the metaheuristic, obtaining a final solution. In addition, a way of grouping the cities of the problem is proposed using the arithmetic mean of the coordinates to iteratively calculate the representative nodes of each family. In the literature there is no similar method to solve the problem in question. The results show that using this grouping methodology improves the results compared to the genetic algorithms solutions without using clusters. |
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