【摘 要】
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对随机组合优化问题中的概率旅行商问题（PTSP）的理论和方法进行了研究分析,采用现代进化算法中有代表性发展优势的萤火虫优化算法（FA）,提出一种离散萤火虫优化算法（DFA）以求解。其
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对随机组合优化问题中的概率旅行商问题（PTSP）的理论和方法进行了研究分析,采用现代进化算法中有代表性发展优势的萤火虫优化算法（FA）,提出一种离散萤火虫优化算法（DFA）以求解。其中引入了新的学习机制使其相比原始的萤火虫优化算法,更容易搜索到全局最优解,有更好的收敛性能。实验中用TSPLIB中的经典实例进行测试来验证其可行性。考察了萤火虫数量和进化迭代次数对求解结果性能的影响,并将DFA与GA、PSO和ACO等其他著名的进化计算算法进行性能比较。实验结果证实了DFA无论对固定访问概率,还是访问概率为区间
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