一種改進啟發(fā)式算法在解決組合優(yōu)化問題中的應用_第1頁
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一種改進啟發(fā)式算法在解決組合優(yōu)化問題中的應用_第3頁
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文檔簡介

Heuristicalgorithmisapowerfulmethodforsolvingcombinatorialoptimizationproblems.Inthispaper,animprovedheuristicalgorithmisintroducedandappliedtocombinatorialoptimizationproblems.Thealgorithmcombinestheideasofgreedymethodandgeneticalgorithm,withgoodsearchabilityandlocaloptimizationabilityintheprocessofsolving.Inordertoverifytheeffectivenessofthealgorithm,thispapertakesthetravelingsalesmanproblemasanexampletocarryoutexperimentalverification.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmhasgoodsolvingabilityandstabilityinsolvingcombinatorialoptimizationproblems.Keywords:combinatorialoptimizationproblem,heuristicalgorithm,greedymethod,geneticalgorithm本文介紹了一種改進的啟發(fā)式算法，并將其應用于組合優(yōu)化問題中。該算法結合了貪心法和遺傳算法的思想，在求解過程中具有較好的搜索設待求解的問題為$P$，首先需要對問題$P$進行初始化。具體來$P$$P$可行解的總集合。搜索空間的定義需要保證搜索空間中的每一個解都是問題$P$的可行解。$C_1$$C_1$個解進行$C_2C_1$本文以旅行商問題為例，驗證了改進啟發(fā)式算法的有效性。實驗中，采用TSB數據集，共計15個實例。算法采用Java語言進行實現(xiàn)，運行在一臺Intel(R)i7-8700KCPU@3.70GHz|實 |最優(yōu)解|改進啟發(fā)式算法解|相對誤差（%） | | | | ||118282|||||107217|||||27686|||||15780||||| |||||69853|||||21282|||||20749|||||42029|||||50778|||||108159||||| ||||| ||||| |||3%以內，甚至在某些實例中能夠得到

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