最近傍または遺伝的アルゴリズム：どちらのアプローチは、TSP問題での短いツアーを生成しますか？

Question

私はいくつかのウェブの遺伝的アルゴリズムを使用してTSソリューションを実証しのサイトでます。

アプローチは、TSP問題での短いツアー生成はどれ？：最近傍または遺伝的アルゴリズムを

Answer 1

どちらの手法が最適なソリューションを保証しているので、あなたの走行距離は異なります。少し運がよければ、いずれかの技術は、他のアウト・実行することができます。両方の技術は、長所と短所を持っています。

最寄りの隣人：+速い、+シンプル、-usually最適ではない。

遺伝的アルゴリズム：-slower、-more複雑、+ソリューション時間にわたって最適な傾向を

の大きな違いは、シミュレーテッドアニーリングのような乱択アルゴリズムと遺伝的アルゴリズムは、時間の経過とともに改善し続けること - もはやあなたがそれらを実行してみましょう、最適解のためにあなたが持っているより多くのチャンス（保証はありませんが）。

NNが速いので、

、技術を組み合わせることからあなたを止めるものは何もありません。実行NNは、おそらく、より良いよりランダム出発溶液を検索します。次に、あなたの遺伝的アルゴリズムにそのソリューションを供給し、それは限り、あなたは適切であると感じて実行してみましょう。

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ジョージア工科TSPサイトには偉大なリソースです。