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【24h】

A Distributed Chained Lin-Kernighan Algorithm for TSP Problems

机译:一种用于TSP问题的分布式链式Lin-Kernighan算法

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摘要

The Chained Lin-Kernighan algorithm (CLK) is one of the best heuristics to solve Traveling Salesman Problems (TSP). In this paper a distributed algorithm is proposed, were nodes in a network locally optimize TSP instances by using the CLK algorithm. We show that the distributed variant finds better tours compared to the original CLK given the same total amount of computation time. Hence, the cooperation of the processes in the distributed algorithm increases the effectiveness of the approach beyond the maximally achievable reduction in computation time due to parallelization. E.g. for TSP instance fl3795, the original CLK got stuck in local optima in each of 10 runs, whereas the distributed algorithm found optimal tours in each run requiring less than 10 CPU minutes per node on average in an 8 node setup.
机译:链接的Lin-Kernighan算法(CLK)是解决旅行推销员问题(TSP)的最佳启发式之一。在本文中,提出了一种分布式算法,通过使用CLK算法,网络中的节点是本地优化TSP实例。我们表明,与原始CLK相比,分布式变体找到了较好的巡视,其给出了相同的计算时间总量。因此,分布式算法中的过程的协作增加了由于并行化导致的计算时间最大化降低的方法的有效性。例如。对于TSP实例FL3795,原始CLK在10个运行中的每一个中都被卡在本地Optima中,而分布式算法在每个节点中每个运行中的每次运行中的最佳播放在8节点设置中的平均值下降。

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