Все выпуски
- 2025 Том 17
- 2024 Том 16
- 2023 Том 15
- 2022 Том 14
- 2021 Том 13
- 2020 Том 12
- 2019 Том 11
- 2018 Том 10
- 2017 Том 9
- 2016 Том 8
- 2015 Том 7
- 2014 Том 6
- 2013 Том 5
- 2012 Том 4
- 2011 Том 3
- 2010 Том 2
- 2009 Том 1
-
Новый алгоритм объединения решений подзадач в задаче коммивояжера
Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 1, с. 45-58Традиционные методы решения задачи коммивояжера не являются эффективными для задач высокой размерности из-за их высокой вычислительной сложности. Одним из эффективных способов решения этой проблемы является декомпозиционный подход, который включает в себя три основных этапа: кластеризацию вершин, решение подзадач внутри каждого кластера и последующее объединение полученных решений в итоговое. В данной статье основное внимание уделяется третьему этапу — объединению циклов решений подзадач, поскольку этому этапу не всегда уделяется должное внимание, что приводит к менее точному итоговому решению. В статье предлагается новый модифицированный алгоритм Сигала для объединения циклов. Для оценки его эффективности проводится сравнение с двумя алгоритмами объединения циклов: метод соединения средних точек ребер и алгоритм на основе близости центроидов кластеров. Исследуется зависимость качества решения подзадач на алгоритмы объединения циклов. Модифицированный алгоритм Сигала выполняет попарное объединение кластеров, минимизируя количество пересечений и общее расстояние. Метод центроидов ориентирован на соединение кластеров на основе близости центроидов, а алгоритм с использованием средних точек оценивает расстояние между средними точками ребер. Также были рассмотрены два типа кластеризации: алгоритмы k-means и affinity propagation. Для проверки эффективности предложенного алгоритма были проведены численные эксперименты на наборе данных TSPLIB с различным количеством городов. В исследовании анализируются ошибки, вызванные порядком объединения кластеров, качеством решения подзадач и количеством кластеров. Эксперименты показали, что модифицированный алгоритм Сигала демонстрирует наименьшую медиану итогового расстояния и наиболее устойчивые результаты по сравнению с другими методами. Результаты указывают на большую устойчивость качества конечного решения, полученным модифицированным алгоритмом Сигала, от последовательности объединения кластеров. Повышение качества решения подзадачи обычно приводит к линейному улучшению конечного решения, но используемый алгоритм объединения редко влияет на степень этого улучшения.
Ключевые слова: задача коммивояжера, объединение циклов, метод k-средних, метод распространения близости, декомпозиция.
Solving traveling salesman problem via clustering and a new algorithm for merging tours
Computer Research and Modeling, 2025, v. 17, no. 1, pp. 45-58Traditional methods for solving the traveling salesman problem are not effective for high-dimensional problems due to their high computational complexity. One of the most effective ways to solve this problem is the decomposition approach, which includes three main stages: clustering vertices, solving subproblems within each cluster and then merging the obtained solutions into a final solution. This article focuses on the third stage — merging cycles of solving subproblems — since this stage is not always given sufficient attention, which leads to less accurate final solutions of the problem. The paper proposes a new modified Sigal algorithm for merging cycles. To evaluate its effectiveness, it is compared with two algorithms for merging cycles — the method of connecting midpoints of edges and an algorithm based on closeness of cluster centroids. The dependence of quality of solving subproblems on algorithms used for merging cycles is investigated. Sigal’s modified algorithm performs pairwise clustering and minimizes total distance. The centroid method focuses on connecting clusters based on closeness of centroids, and an algorithm using mid-points estimates the distance between mid-points of edges. Two types of clustering — k-means and affinity propagation — were also considered. Numerical experiments were performed using the TSPLIB dataset with different numbers of cities and topologies to test effectiveness of proposed algorithm. The study analyzes errors caused by the order in which clusters were merged, the quality of solving subtasks and number of clusters. Experiments show that the modified Sigal algorithm has the smallest median final distance and the most stable results compared to other methods. Results indicate that the quality of the final solution obtained using the modified Sigal algorithm is more stable depending on the sequence of merging clusters. Improving the quality of solving subproblems usually results in linear improvement of the final solution, but the pooling algorithm rarely affects the degree of this improvement.
Журнал индексируется в Scopus
Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU
Журнал входит в систему Российского индекса научного цитирования.
Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science
Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"