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基于多起点粒状偏态变量邻域禁忌搜索的漫游推销员问题( A Multi-Start Granular Skewed Variable Neighborhood Tabu Search for the Roaming Salesman Problem )
M Shahmanzari D Aksen
提出了一种求解漫游推销员问题(RSP)的混合元启发式算法--多起始粒度偏斜变邻域禁忌搜索（MS-GSVNTS）。RSP的目标是为一个在固定的规划范围内从城市活动中收集奖励的旅游活动家设计每天的旅游。RSP展示了一些独特的特性：它是选择性的，这意味着不是每个节点都需要访问。城市的回报是有时间依赖性的。每日巡回赛可以是开放巡回赛，也可以是封闭巡回赛，这意味着没有固定的车辆段。取而代之的是，有一个要经常参加的竞选基地。某些城市允许多次访问。在土耳其的45个实际旅行距离和旅行次数的实例和10个大规模实例上对所提出的方法MS-GSVNTS进行了测试。计算结果表明,MS-GSVNTS方法优于现有的RSP求解方法。它产生了50个最著名的解决方案，包括18个领带和32个新的。MS-GSVNTS的性能可归因于它的多起始特性、丰富的邻域结构、倾斜移动和粒度邻域。
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