求解大规模TSP 问题

资 源 简 介

为求解大规模TSP 问题，提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型( Towerlike Master2Slave Model ，TMSM) ，和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法(Parallel Immune Memory Clonal Selection Algorithm ，PIMCSA) .

详 情 说 明

为了解决大规模TSP问题，我们提出了塔式主从模型（Towerlike Master2Slave Model，TMSM）和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法（Parallel Immune Memory Clonal Selection Algorithm，PIMCSA）。这些方法可以有效地提高TSP问题的求解效率，并且具有良好的可扩展性。在塔式主从模型中，主节点负责任务的分配和调度，从节点负责具体的计算。并行免疫记忆克隆选择算法通过克隆操作和选择操作来优化解的质量，从而进一步提高求解效果。这些方法已经在实际问题中得到了验证，并取得了显著的效果。未来的研究可以进一步探索如何进一步改进这些方法，以应对更加复杂和大规模的TSP问题。