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欧氏Steiner最小树问题是组合优化中一个经典的NP难题，在许多实际问题中有着广泛的应用。由于使用普通智能算法求解较大规模问题时，极易陷入拓扑结构的局部最优，因此，基于Delaunay三角网技术并结合智能算法的有关思想，设计了一种改进的混合型智能求解方法，可大幅度提高算法在寻找更好拓扑结构上的有效性。算法在Matlab环境下编程实现，经大量STEINLIB中的标准数据实例测试和验证，获得了满意的效果，为求解较大规模的欧氏Steiner最小树问题提供了新的有效方法。