An hybrid metaheuristic approach
to the travelling salesman problem
Content | Repo Structure | Datasets per test performances | About us
☍ Content
ACO with RL algorithm integration (Q-learning)
Genetic algorithm scaled with k-means clustering
Applied to symmetric Travelling Salesman Problem
☍ Repo Structure
Folders:
- Sequential_ACO contains the sequential ACO implementation, used as an internal reference while developing the parallel algorithm. No results among those produced in the report belongs to such an implementation.
- genomic contains out implementation of the genomic algorithm, along with the hybrid approach.
- parallel-ACO contains the parallel implementation of Ant Colony Algorithm in Python.
- parallel-AntQ contains the parallel implementation of Ant Colony Algorithm in Python.
- presentation contain the presentation slides.
- report contains the project repo along with its latex source code. Here for the PDF.
☍ Datasets for test performances
☍ About us
⊜ Dario Bertazioli
- Cosa studio: Studente Magistrale di Data Science presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca;
- Studi precedenti: Laurea triennale in Fisica presso l’Università degli Studi di Milano.
⊜ Fabrizio D’Intinosante
- Cosa studio: Studente Magistrale di Data Science presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca;
- Studi precedenti: Laurea triennale in Economia e Statistica per le organizzazioni presso l’Università degli Studi di Torino.
⊜ Massimiliano Perletti
- Cosa studio: Studente Magistrale di Data Science presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca;
- Studi precedenti: Laurea triennale in Ingegneria dei materiali e delle nano-tecnologie presso il Politecnico di Milano.