【摘 要】
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遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中反馈信息利用却无能为力,求精确解效率低.改进型ACS（antcolony system）算法不仅具有分布式并行全局搜索能力,而且在很大程度
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院,广州军区广州总医院信息科
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60873204）资助, 国家“九七三”重点基础研究发展（2005CB321800）资助, 国家“八六三”高技术研究发展计划项目（2007AA010301）资助, 国家杰出青年科学项目（60625203）资助
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遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中反馈信息利用却无能为力,求精确解效率低.改进型ACS（antcolony system）算法不仅具有分布式并行全局搜索能力,而且在很大程度上避免了候选解陷入局部极小并导致系统收敛到这一伪最优解从而停止进化的可能性,但存在初期信息匮乏,求解速度慢的缺点.为了改善移动Agent系统的迁移性能和执行效率,本文提出一种基于由遗传算法和改进型ACS算法组成的混合智能算法的移动Agent路由算法.该路由算法是汲取两种智能算法的优点,克服各自的缺陷.通过对TAP问题的仿真
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