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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Dynamic and Static Simulated Annealing for Solving the Multi-objective k-Minimum Spanning Tree Problem

verfasst von : El Houcine Addou, Abdelhafid Serghini, El Bekkaye Mermri

Erschienen in: Applied Mathematics and Modelling in Finance, Marketing and Economics

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

This paper deals with the optimisation of the Multi-Objectif k-Minimum Spanning Tree (MO k-MST) problem. A wide varieties of decision making problems in the real world can be formulated as a MO k-MST, which is known to be NP-complete. In order to solve a such problem, we propose two approximate approaches based on simulated annealing method: the first one will integrates the static weighted sum method while the second one uses the dynamic weighted sum method. Computational experiments were carried out in order to compare the performance of each method.

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Metadaten
Titel
Dynamic and Static Simulated Annealing for Solving the Multi-objective k-Minimum Spanning Tree Problem
verfasst von
El Houcine Addou
Abdelhafid Serghini
El Bekkaye Mermri
Copyright-Jahr
2024
Buch
Applied Mathematics and Modelling in Finance, Marketing and Economics

Print ISBN: 978-3-031-42846-3

Electronic ISBN: 978-3-031-42847-0

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-42847-0_4

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