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-Q Algorithm in Python.

• presentation is a section under developement (spoiler alert: should contain the presentation slides!)

• report contains the project repo along with its latex source code.

☍   Datasets for test performances

• dj38
  
• berlin52
  
• ch130
  
• d198
  
• pr1002
  

☍   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.