【摘 要】
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目的提出一种基于离散型麻雀搜索算法的食品抽检路径高效优化方法。方法通过对抽检点编码,不同编码间路径计算及优化,构建离散型麻雀搜索算法并与其他已知算法进行比较与验证。结果本研究构建的离散型麻雀搜索算法,对于Burma14、Bays29、Oliver30和Att48等实例,本算法都可以求得已知最优解。对于Kioa100和Ch130等实例,本算法得到的偏差率,分别是0.1%和1%,优于传统的遗传算法(偏差率分别是3%和4.2%)。结论本研究创建的基于离散型麻雀搜索算法的食品抽检路径优化方法,在求解精度和收敛速度
【机 构】
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北京林业大学信息学院,国家林业草原局林业智能信息处理工程研究中心,国家食品安全风险评估中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC1602002,2018YFC1603305),国家食品安全风险评估中心高层次人才队伍建设523项目。
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目的提出一种基于离散型麻雀搜索算法的食品抽检路径高效优化方法。方法通过对抽检点编码,不同编码间路径计算及优化,构建离散型麻雀搜索算法并与其他已知算法进行比较与验证。结果本研究构建的离散型麻雀搜索算法,对于Burma14、Bays29、Oliver30和Att48等实例,本算法都可以求得已知最优解。对于Kioa100和Ch130等实例,本算法得到的偏差率,分别是0.1%和1%,优于传统的遗传算法(偏差率分别是3%和4.2%)。结论本研究创建的基于离散型麻雀搜索算法的食品抽检路径优化方法,在求解精度和收敛速度
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