Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2010. – №686

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/7835

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

У віснику публікуються статті за результатами досліджень з актуальних питань комп’ютерних наук та інформаційних технологій, виконаних професорсько-викладацьким складом Національного університету “Львівська політехніка” та провідними вченими України в галузі проектування архітектури і компонентів комп’ютерних систем, моделювання складних об’єктів, процесів і систем та розробки і використання новітніх інформаційних технологій. Для науковців, викладачів вищих навчальних закладів, інженерів, що спеціалізуються у сфері новітніх обчислювальних систем, мереж, комп’ютеризованих засобів розв’язання задач цифрового опрацювання сигналів і зображень, автоматизованого проектування та керування, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей.

Вісник Національного університету «Львівська політехніка» : [збірник наукових праць] / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка» – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2010 . – № 686: Комп’ютерні науки та інформаційні технології / відповідальний редактор Ю. М. Рашкевич. – 303 с. : іл.

Browse

Subject: search.filters.subject.combinatorial optimization

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Алгоритм розв'язання комівояжера великої розмірності методом "Тора"
    (Видавництво Львівської політехніки, 2010) Базилевич, Р. П.; Кутельмах, Р. К.; Кузь, Б.
    Запропоновано метод об’єднання часткових розв’язків, отриманих для локальних областей, утворених кластеризацією робочого поля для задачі комівояжера в загальний розв’язок. Метод зменшує затрати часу на пошуки розв’язку для задач великих та надвеликих розмірностей із незначними втратами якості, порівняно з результатами, отриманими за допомогою найкращих евристичних алгоритмів. Article describes approach to forming TSP solution from partial results. Approach reduces the cost of time to find solution for large size problems with small quality losses with comparison by the best heuristic algorithms.