【摘 要】
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针对超市货架分配问题模型,在文化基因算法(Memetic algorithm)的框架下,采用模拟退火算法和局部搜索相结合的策略对种群进行优化,从不同的区域对解空间进行有效的搜索,提高
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针对超市货架分配问题模型,在文化基因算法(Memetic algorithm)的框架下,采用模拟退火算法和局部搜索相结合的策略对种群进行优化,从不同的区域对解空间进行有效的搜索,提高了算法的效率。数值试验表明,Memetic算法在求解此模型时具有很好的效果。
According to the model of supermarket shelves assignment problem, under the framework of Memetic algorithm, the strategy of combining simulated annealing algorithm and local search is used to optimize the population, search the solution space effectively from different regions and improve the algorithm s efficiency. Numerical experiments show that the Memetic algorithm has a good effect in solving this model.
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