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针对物流配送系统优化设计中关键难题之一的团队定向问题,提出了一种部分顾客需求动态到达的动态团队定向问题,并建立了该问题的模型.采用把规划周期分成一系列时间段的策略,将动态问题转化成一系列的静态子问题求解.提出了一种蚁群算法,其特点是利用上一时间段的信息来加速算法寻优能力,并用一种基于分支定价的离线精确性算法来求解动态团队定向问题.实验结果表明,与基于分支定价的离线精确性算法相比,所提出的蚁群算法能在1 ks内求解4个测试算例,并且在2个算例中得到的最好解优于离线精确性算法的解. 相似文献
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蚁群优化属性约简算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了获得决策表属性的最小约简,将信息论角度定义的属性重要性作为启发信息引入蚁群算法,提出了一种蚁群优化属性约简算法.该算法将属性核直接引入到蚂蚁构造的每一个解中,降低了问题规模,新定义的状态转移规则和信息素更新规则体现了约简中属性间的无序性特点,有利于在优解邻域内搜索.通过9个典型实例对算法进行了验证,结果与现有算法相比能够更容易找到最小约简,所需时间较短. 相似文献
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