Preview

Цифровая трансформация

Расширенный поиск

Решение задачи коммивояжера больших размеров в контексте логистической стратегии предприятия

https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-4-65-72

Аннотация

Описан подход, основанный на редукции большой задачи коммивояжера к множеству более простых. Представлен алгоритм решения этой задачи с подробной иллюстрацией и описанием логики выполняемых шагов. Алгоритм допускает повторное посещение городов, что для практических целей приемлемо, поскольку основная задача – поиск маршрута минимальной общей длины с заходом в каждый город как минимум единожды. Новизной является учет внутри- и межкластерных связей через пересчет матрицы попарных кратчайших расстояний между населенными пунктами. При этом исходная сеть населенных пунктов разбивается на кластеры. В пределах каждого кластера отыскивается оптимальный маршрут, проходящий через все его узлы без возврата в стартовый узел. После чего ищется кратчайший маршрут, связывающий кластеры. Учет этого фактора более четко «разводит» пары населенных пунктов в результирующей кластерной структуре, что способствует получению качественных решений.

Об авторах

Ю. О. Герман
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

Герман Юлия Олеговна, канд. техн. наук, доц. каф. информационных технологий автоматизированных систем

220005, Минск, ул. Платонова, 39

Тел.: +375 17 293-89-04



Е. А. Семижон
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

Семижон Е. А, ассис. каф. вычислительных методов и программирования, асп.

Минск



Список литературы

1. Karakoyun M. (2019) A New Approach Based on K-Means Clustering and Shuffled Frog Leaping Algorithm to Solve Travelling Salesman Problem. Proceedings of the 7th International Symposium on Innovative Technologies in Engineering and Science, 22–24 Nov.

2. Land A. H., Doig A. G. (1960) Optimality and Infeasibility in Combinatorial Programming. Mathematical Programming. 1 (1), 122–136.

3. Bellman R. (1962) Dynamic Programming and Lattice Theory. Proceedings of the National Academy of Sciences. 48 (10), 2010–2015.

4. Croes G. A. (1958) The Traveling Salesman Problem. Operations Research. 6 (6), 791–812.

5. When Greedy Does Not Work – Traveling Salesman. Available: https://www.neeldhara.com/materials/cpnotes/w03/lec15 (Accessed 5 May 2025).

6. Luke S. (2011) Essentials of Metaheuristics. Lecture Notes. George Mason University. USA.

7. Sedgewick R., Wayne K. (2011) Algorithms. Addison Wesley. Available: https://algs4.cs.princeton.edu. (Accessed 21 October 2025).

8. Bishop M. C. (2006) Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.


Рецензия

Для цитирования:


Герман Ю.О., Семижон Е.А. Решение задачи коммивояжера больших размеров в контексте логистической стратегии предприятия. Цифровая трансформация. 2025;31(4):65-72. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-4-65-72

For citation:


German Yu.O., Semizhon E.A. Solution of the Large-Scale Traveling Salesman Problem in the Context of the Complany's Logistics Strategy. Digital Transformation. 2025;31(4):65-72. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-4-65-72

Просмотров: 21


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2522-9613 (Print)
ISSN 2524-2822 (Online)