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多启发式信息蚁群优化算法求解取样送检路径规划问题 被引量：3
1
作者 周凌云 丁立新 邹桢苹 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期439-447,共9页
蚁群优化算法是一种求解组合优化问题的通用算法框架.取样送检路径规划问题是一种带约束的组合优化问题,本文给出了一种求解该问题的数学模型.为求解该问题提出了一种多启发式信息蚁群优化算法(MACO),在选择下一访问节点的概率计算公式... 蚁群优化算法是一种求解组合优化问题的通用算法框架.取样送检路径规划问题是一种带约束的组合优化问题,本文给出了一种求解该问题的数学模型.为求解该问题提出了一种多启发式信息蚁群优化算法(MACO),在选择下一访问节点的概率计算公式中增加了一项启发式信息——起点到被选择点之间距离的倒数,并从理论上分析了该算法的收敛性.在9个算例上进行了仿真实验和分析,说明了新增启发式信息的有效性和适用性,验证了MACO算法可以有效求解该问题,并能获得质量更好的解. 展开更多
关键词 取样送检路径规划问题 组合优化 蚁群优化 多启发式信息
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