【摘 要】
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针对混合蚁群遗传算法容易融合时机过早或过晚、种群进化经历的代数过多、效率低等问题，首先改进了蚁群算法，并将改进的蚁群算法和遗传算法结合，应用于Agent联盟求解。提出了基
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针对混合蚁群遗传算法容易融合时机过早或过晚、种群进化经历的代数过多、效率低等问题，首先改进了蚁群算法，并将改进的蚁群算法和遗传算法结合，应用于Agent联盟求解。提出了基于混合蚁群遗传算法的Agent联盟求解算法（Hybrid Ant Colony and Genetic Algorithm，HAGA），算法的核心是动态寻找两个算法的衔接点，在该点左侧使用遗传算法，右侧使用蚁群算法。与其他传统算法的实验比较，证明了该算法在求解联盟的最优解的时间和精度上都有较高的效果。把HAGA应用于RoboCup 2D龙
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