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Route Optimisation: Benchmarking and Selection of the Optimal Traveling Salesman Problem Solver

dc.contributor.authorMANAA, ANouar
dc.date.accessioned2024-09-26T12:53:22Z
dc.date.available2024-09-26T12:53:22Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionEncadrant : Dr. BEDJAOUI Mohammeden_US
dc.description.abstractThe Traveling Salesman Problem (TSP) is a classical problem in logistics that involves finding the shortest possible route for a salesman to visit each city once and return to the starting point. We search for the most suitable algorithm to solve small to medium scale TSP problems. To achieve this, we conducted a literature review to compare existing TSP solvers based on time efficiency and solution quality. Our evaluation identifies the most suitable algorithm. This study concludes with the identification of the most suitable algorithm for solving small to medium scale TSP problems based on our criteria of time efficiency and solution quality. *** Le Problème du Voyageur de Commerce (PVC) est un problème classique en logistique qui consiste à trouver l’itinéraire le plus court possible pour qu’un voyageur visite chaque ville une fois et revienne au point de départ. Nous recherchons l’algorithme le plus approprié pour résoudre les problèmes de PVC à petite et moyenne échelle. Pour ce faire, nous avons réalisé une revue de la littérature afin de comparer les solveurs de PVC existants en fonction de l’efficacité temporelle et de la qualité des solutions. Notre évaluation identifie l’algorithme le plus approprié. Cette étude se conclut par l’identification de l’algorithme le plus approprié pour résoudre les problèmes de PVC à petite et moyenne échelle, selon nos critères d’efficacité temporelle et de qualité des solutions.en_US
dc.identifier.urihttps://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/688
dc.language.isoenen_US
dc.subjectTraveling Salesman Problem (TSP)en_US
dc.subjectLogisticsen_US
dc.subjectRoute Optimizationen_US
dc.titleRoute Optimisation: Benchmarking and Selection of the Optimal Traveling Salesman Problem Solveren_US
dc.typeThesisen_US

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