【摘 要】
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以著名的车辆路径问题为研究对象,提出了一种基于自适应环交换的ACO&CT混合算法.为了提高蚁群优化算法的搜索能力,将蚁群优化算法的构解机制与环交换的同时移动多个点的邻域
【机 构】
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辽宁科技大学 软件学院,辽宁 鞍山,114051
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以著名的车辆路径问题为研究对象,提出了一种基于自适应环交换的ACO&CT混合算法.为了提高蚁群优化算法的搜索能力,将蚁群优化算法的构解机制与环交换的同时移动多个点的邻域结构结合起来.解的改进采用自适应环交换邻域的搜索算法,即当一种长度类型的环交换不能再改进目标函数时,自动转向其它长度类型的环交换开始进行新的搜索.同时针对环交换的大规模邻域,针对问题特征,提出算法加速策略.实验结果证明了基于自适应环交换的混合算法(ACO&CT)在求解车辆路径问题时的有效性.
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