【摘 要】
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提出了基于多叉树蚁群算法(ant colony optimization based on multiway troe)的区位选址求解方法。在多目标和大型空间尺度约束条件下,地理区位选址的解决方案组合呈现海量
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(批准号40971216)~~
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提出了基于多叉树蚁群算法(ant colony optimization based on multiway troe)的区位选址求解方法。在多目标和大型空间尺度约束条件下,地理区位选址的解决方案组合呈现海量规模、空间搜索量庞大,难以求出理想解。基于多叉树的蚁群算法对地理空间进行多叉树划分,在多叉树的层上构造蚂蚁路径(ant path),让蚂蚁在多叉树的搜索路径上逐步留下信息素,借助信息素的通讯来间接协作获得理想的候选解。采用该方法用于广州市的地理区位选址,取得良好结果。实验结果表明:采用基于多叉树的蚁群算法,改善了蚂蚁在空间搜索能力,使大规模空间区域空间选址具有更快的运行和收敛速度。
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