Problème de voyageur de commerce à contraintes solides à l'aide d'un algorithme génétique
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Normalement, les TSP bidimensionnels sont disponibles dans la littérature. Mais, dans la vie réelle, les TSP tridimensionnels (3DTSP) sont en vogue. Dans les TSP tridimensionnels, le vendeur utilise différents moyens de transport disponibles dans différentes villes pour obtenir un coût minimal. Ces TSP ont de nombreuses applications dans le domaine de la représentation médicale, du routage en réseau, du transport, des problèmes logistiques et de la fabrication électronique, etc. Là encore, ces problèmes NP-hard peuvent être formulés et résolus dans différents environnements imp...
Normalement, les TSP bidimensionnels sont disponibles dans la littérature. Mais, dans la vie réelle, les TSP tridimensionnels (3DTSP) sont en vogue. Dans les TSP tridimensionnels, le vendeur utilise différents moyens de transport disponibles dans différentes villes pour obtenir un coût minimal. Ces TSP ont de nombreuses applications dans le domaine de la représentation médicale, du routage en réseau, du transport, des problèmes logistiques et de la fabrication électronique, etc. Là encore, ces problèmes NP-hard peuvent être formulés et résolus dans différents environnements imprécis. Ici, l'Algorithme Génétique est développé et utilisé pour résoudre ce type de problèmes NP-hard. Différents types d'opérateurs d'Algorithme Génétique ont été nouvellement développés pour résoudre ces problèmes. Au cours de mon travail de recherche, j'ai observé que pour résoudre les problèmes d'optimisation discrète par des techniques d'informatique douce, en particulier l'algorithme génétique, l'optimisation par colonies de fourmis et l'optimisation par essaims de particules, il y a beaucoup de possibilités de concevoir de nouveaux opérateurs avec différents paramètres incertains et de nouvelles techniques d'hybridation. Cela m'a motivé à considérer certains TSP innovants et à les résoudre par des techniques d'informatique douce.
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