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TSP的骨架算法綜述

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  1967年,blum教授在深入研究圖形學有關算法的基礎上提出了骨架的概念。他假設圖形邊界點同時著火,火源向圖形內部各個方向等速燃燒直至熄滅,所有熄滅點就構成了該圖形的骨架,這是骨架的最早定義。經過將近半個世紀的發展,逐步形成了模擬燒草模型、基于距離變換以及voronoi圖等用于圖形檢索、路徑導航等圖形學難題的有效算法。

  骨架算法在圖形學上的成功,引起學術界的廣泛關注。1995年Boese教授將骨架概念引入TSP研究領域,1998年Monasson等討論了可滿足性問題SAT的骨架算法;2005年Zou等提出了求解QAP問題的近似骨架導向蟻群算法ABFANT(approxlmate backbone—guided fant)。其中,Boese教授的研究最為引人關注。他用隨機20pt、快速20pt、快速30pt、LK、LSMC等五種局部最優算法對532點的TSP反復進行實驗,發現這些算法求得的局部最優解與公布的最優解竟有高達80%以上的共邊,Boese稱這一現象為大坑現象。

  當TSP的哈密頓回路計算算法研究止步于局部最優陷防時,1995年Boese教授發現了大坑現象,使骨架算法悄然進入了TSP研究領域。骨架算法在TSP邊識別方面正在取得進展。預言了骨架算法與脂肪算法相融合的必然趨勢。

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