Problema del commesso viaggiatore solido di vincoli con l'algoritmo genetico
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Normalmente in letteratura sono disponibili TSP bidimensionali. Tuttavia, nella vita reale sono in voga i TSP tridimensionali (3DTSP). In 3DTSP, il venditore utilizza diversi mezzi di trasporto disponibili in diverse città per ottenere il minimo costo. Questi TSP hanno ampie applicazioni nel campo della rappresentanza medica, del routing di rete, dei trasporti, dei problemi logistici e della produzione elettronica, ecc. Anche in questo caso, questi problemi NP-hard possono essere formulati e risolti in diversi ambienti imprecisi. In questo caso, l'algoritmo genetico viene sviluppato e utilizz...
Normalmente in letteratura sono disponibili TSP bidimensionali. Tuttavia, nella vita reale sono in voga i TSP tridimensionali (3DTSP). In 3DTSP, il venditore utilizza diversi mezzi di trasporto disponibili in diverse città per ottenere il minimo costo. Questi TSP hanno ampie applicazioni nel campo della rappresentanza medica, del routing di rete, dei trasporti, dei problemi logistici e della produzione elettronica, ecc. Anche in questo caso, questi problemi NP-hard possono essere formulati e risolti in diversi ambienti imprecisi. In questo caso, l'algoritmo genetico viene sviluppato e utilizzato per risolvere questo tipo di problemi NP-hard. Per risolvere questi problemi sono stati sviluppati di recente diversi tipi di operatori di Algoritmi Genetici. Durante il mio lavoro di ricerca, ho osservato che per risolvere i problemi di ottimizzazione discreta con tecniche di soft computing, in particolare l'Algoritmo Genetico, l'ottimizzazione della colonia di formiche e l'ottimizzazione dello sciame di particelle, c'è molto spazio per progettare nuovi operatori con diversi parametri incerti e nuove tecniche di ibridazione. Questo mi ha spinto a considerare alcuni TSP innovativi e a risolverli con tecniche di soft computing.
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