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蚁群算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在一些缺点,如容易出现停滞现象、收敛速度慢等.将遗传算法和蚁群算法结合起来,在蚁群算法的每一次迭代中,根据信息量选择解分量的初值,使用变异操作来确定解的值.通过实例与其他优化方法的结果进行比较.结果表明,该算法有较好的收敛速度及稳定性.
混合蚁群算法求解物流配送路径问题
【摘 要】
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蚁群算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在一些缺点,如容易出现停滞现象、收敛速度慢等.将遗传算法和蚁群算法结合起来,在蚁群算法的每一次迭代中,根据信息量选择解
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武汉商业服务学院武汉430056
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
【发表日期】
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2006年02期
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