Polyhedral combinatorics and the travelling salesman problem: application to the case of hundred and three Spanish towns.
Ramón Alvarez Valdés; Angel Corberán Salvador; José Manuel Tamarit Goerlich
Qüestiió (1985)
- Volume: 9, Issue: 3, page 199-213
- ISSN: 0210-8054
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topAlvarez Valdés, Ramón, Corberán Salvador, Angel, and Tamarit Goerlich, José Manuel. "La combinatoria poliédrica y el problema del viajante. Aplicación al caso de ciento tres ciudades españolas.." Qüestiió 9.3 (1985): 199-213. <http://eudml.org/doc/40075>.
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abstract = {El trabajo resume los resultados de la aplicación de la Combinatoria Poliédrica al Problema del Viajante (TSP): definición del poliedro, dimensión, desigualdades válidas, facetas. Estos resultados se aplican al caso concreto de encontrar el circuito para el TSP de coste mínimo que recorre ciento tres ciudades españolas.Se trata de un proceso interactivo en el que, para cada solución de la relajación lineal del problema, obtenida mediante la aplicación de un código comercial de Programación lineal, se identifican las restricciones violadas y se incorporan manualmente al problema relajado en la iteración siguiente. En nuestro caso, la séptima resolución del problema lineal, al que se habían incorporado 68 nuevas restricciones, proporcionó la solución óptima.},
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TY - JOUR
AU - Alvarez Valdés, Ramón
AU - Corberán Salvador, Angel
AU - Tamarit Goerlich, José Manuel
TI - La combinatoria poliédrica y el problema del viajante. Aplicación al caso de ciento tres ciudades españolas.
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SP - 199
EP - 213
AB - El trabajo resume los resultados de la aplicación de la Combinatoria Poliédrica al Problema del Viajante (TSP): definición del poliedro, dimensión, desigualdades válidas, facetas. Estos resultados se aplican al caso concreto de encontrar el circuito para el TSP de coste mínimo que recorre ciento tres ciudades españolas.Se trata de un proceso interactivo en el que, para cada solución de la relajación lineal del problema, obtenida mediante la aplicación de un código comercial de Programación lineal, se identifican las restricciones violadas y se incorporan manualmente al problema relajado en la iteración siguiente. En nuestro caso, la séptima resolución del problema lineal, al que se habían incorporado 68 nuevas restricciones, proporcionó la solución óptima.
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