【摘 要】
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该文通过对蚁群优化算法发展现状的分析,着重对取得较大成功的蚁群优化算法MMAS 和基于均匀分布度的自适应蚁群算法进行研究,基于此提出一个新的蚁群优化算法NDLACO,给出了算
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该文通过对蚁群优化算法发展现状的分析,着重对取得较大成功的蚁群优化算法MMAS 和基于均匀分布度的自适应蚁群算法进行研究,基于此提出一个新的蚁群优化算法NDLACO,给出了算法设计模型。通过利用适应度地形分析蚁群对解空间的搜索覆盖程度和对局部搜索方法的分析,把最近邻居选择法和3-opt 局部搜索方法融入NDLACO 算法中。通过吸纳基于均匀分布的自适应思想,有效地处理了蚁群算法中存在的蚁群加速收敛和防止算法出现早熟、停滞想象这对矛盾。本文成功地把NDLACO 算法运用于解CVRP 问题。通过对实验数据的分析发现,此算法运用于解CVRP 问题时在不影响所得解质量的前提下,对算法中参数值的设置有一定的容忍度。
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