Optimization of Travelling Salesman Problem on Single Valued Triangular Neutrosophic Number using Dhouib-Matrix-TSP۱ Heuristic
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 12
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 113
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-12_011
تاریخ نمایه سازی: 10 اردیبهشت 1401
چکیده مقاله:
The Travelling Salesman Problem is one of the fundamental operational research problems where the objective is to generate the cheapest route for a salesman starting from a given city, visiting all the other cities only once and finally returning to the starting city. In this paper, we study the Travelling Salesman Problem in uncertain environment. Particularly, the single valued triangular neutrosophic environment is considered viewing that it is more realistic and general in real-world industrial problems. Each element in the distance matrix of the Travelling Salesman Problem is presented as a single valued triangular neutrosophic number. To solve this problem, we enhance our novel column-row heuristic Dhouib-Matrix-TSP۱ by the means of the center of gravity ranking function and the standard deviation metric. In fact, the center of gravity ranking function is applied for defuzzification in order to convert the single valued triangular neutrosophic number to crisp number.A stepwise application of several numerical Travelling Salesman Problems on the single valued triangular neutrosophic environment shows that the optimal or a near optimal solution can be easily reached thanks to the Dhouib-Matrix-TSP۱ heuristic enriched with the center of gravity ranking function and the standard deviation metric.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S. Dhouib
Department of Industrial Management, Higher Institute of Industrial Management, University of fax, Tunisia
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :