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特征统计算法及其在NP组合优化问题上的应用

Characteristic Statistic Algorithm (CSA) and Its Application to NP Combined Optimization Problems

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【作者】 刘志宏胡永明施工

【Author】 LIU Zhi-hong1,HU Yong-ming1,SHI Gong2 1. Institute of Nuclear and New Energy Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China 2. Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing 100084, China

【机构】 清华大学核能与新能源技术研究院清华大学工程物理系 北京100084北京100084

【摘要】 特征统计算法是为了解决复杂多极值优化问题而开发的一种新的全局优化算法。为了检验该算法的性能,应用它在一类具有代表性的NP组合优化问题-旅行商问题(TSP)上作了计算。结果发现,该算法虽不是专为TSP问题而开发,却在该问题上取得了很好的结果。所得到的结果表明,特征统计算法可以作为解决这类NP组合优化问题的一个新的途径。

【Abstract】 Characteristic statistic algorithm (CSA) is a newly developed global optimization algorithm for complex multi-extreme optimization problems. To test the optimization efficiency of CSA, it is used on a benchmark NP problem - TSP problem. Calculated results show that CSA has excellent ability on TSP problems, though it is not specially developed for TSP. It is proved that CSA can be a new method for solving these NP combined optimization problems.

  • 【文献出处】 科技导报 ,Science & Technology Review , 编辑部邮箱 ,2006年11期
  • 【分类号】O224
  • 【被引频次】9
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