순회 외판원 문제(TSP)는 잘 알려진 조합 최적화 문제 중 하나이다. 지역 탐색은 TSP를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 사용되어 왔다. Greedy Random Insertion(GRI)은 지역 탐색을 위한 효과적인 이웃해 생성 방법으로 알려져 있다. GRI는 현재해로부터 일부 도시들을 무작위로 선택하고 그 도시들을 한 번에 하나의 도시만 고려하여 현재 부분해의 최적 위치로 삽입한다. 본 논문에서는 먼저 Full Greedy Insertion(FGI)이라는 또 다른 그리디 이웃해 생성 방법을 제안한다. FGI는 GRI와 마찬가지로 삽입 위치를 하나씩 결정하되 남은 모든 도시들을 한꺼번에 고려하여 결정한다. 그리고 본 논문에서는 GRI와 FGI를 결합하는 방법을 제시한다. 결합 방법에서는 시뮬레이티드 어닐링 내에서 매 반복 시 GRI 또는 FGI를 무작위로 선택하여 실행한다. 실험 결과에 의하면, FGI 단독으로는 성능이 매우 우수한 것은 아니다. 그러나 결합 방법은 GRI를 포함한 기존의 지역 탐색 방법들보다 우수한 성능을 발휘함을 확인하였다.
The traveling salesman problem(TSP) is one of the well known combinatorial optimization problems. Local search has been used as a method to solve TSP. Greedy Random Insertion(GRI) is known as an effective neighbor generation method for local search. GRI selects some cities from the current solution randomly and inserts them one by one into the best position of the current partial solution considering only one city at a time. We first propose another greedy neighbor generation method which is named Full Greedy Insertion(FGI). FGI determines insertion location one by one like GRI, but considers all remaining cities at once. And then we propose a method to combine GRI with FGI, in which GRI or FGI is randomly selected and executed at each iteration in simulated annealing. According to the experimental results, FGI alone does not necessarily perform very well. However, we confirmed that the combined method outperforms the existing local search methods including GRI.