HAS-QAP

二次指派问题的蚁群算法。本文提出了一种结合局部搜索的混合蚁群系统HAS-QAP，并将其应用于二次分配问题。HAS-QAP使用信息素轨迹信息对QAP解决方案进行修改，这与传统的蚂蚁系统不同，后者使用信息素轨迹信息来构造完整的解决方案。分析了HAS-QAP，并与QAP的一些最佳启发式方法进行了比较：两种禁忌搜索，即鲁棒和反应禁忌搜索、混合遗传算法和模拟退火方法。实验结果表明，HAS-QAP算法和混合遗传算法在实际问题、不规则问题和结构化问题上表现最好，而HAS-QAP算法在随机、规则和非结构化问题上的性能没有竞争力。

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  1. 赵春亮；周玉仁；陈泽峰：基于分解的自动估计进化算法处理多目标优化问题（2021）
  2. 艾哈迈德·比尔杰梅尔；杜伊里，西迪·穆罕默德；Elbernoussi，Souad:通过新的混合蚁群优化算法在高维数据中进行癌症分类的基因选择（2019）
  3. 郭瑞杰。；维博沃，理学学士。；Zulvia，F.E.：应用模糊蚁群系统解决服务时间不确定的动态车辆路径问题（2016）
  4. 侯赛因，穆罕默德·赛夫拉；Stützle，Thomas:禁忌搜索与模拟退火作为二次分配问题实例大小的函数（2014）
  5. 阮成哈；Wright，Mike:服务企业工作负载平衡问题的可变邻域搜索（2014）
  6. Czapinski，Michał：CUDA平台上二次分配问题的有效并行多阶段禁忌搜索（2013）ioport公司
  7. Misevicius，Alfonsas:二次分配问题迭代禁忌搜索算法的实现（2012）
  8. 沙玛，维卡斯K。；阿加瓦尔，曼朱；Sen，Kanwar:异构多状态串并联系统的可靠性评估和优化设计（2011）ioport公司
  9. 阿加瓦尔，曼朱；Sharma，Vikas K.：二进制系统中约束冗余优化的蚁群方法（2010）
  10. 张惠珍；贝尔特兰·罗约，塞萨尔；Constantino，Miguel:二次指派问题的有效公式化简（2010）
  11. 迪亚布，纳迪姆；斯迈利，艾哈迈德：平面机构的最佳精确/近似点综合（2008）
  12. 多纳蒂，阿尔贝托五世。；蒙特曼尼，罗伯托；卡萨格兰德，诺曼；里佐利，安德里亚E。；Gambardella，Luca M.：具有多蚁群系统的时变车辆路径问题（2008）
  13. Drezner，Zvi:用混合遗传算法解决二次分配问题的广泛实验（2008）
  14. 孔敏；田鹏；高玉成：多维背包问题的一种新的蚁群优化算法（2008）
  15. 林桂金；翁，耀舜；林，孟希；陈先顺；Agarwal，Amit:稀疏图路径规划的混合蚁群算法（2008）ioport公司
  16. Randall，Marcus:基于蚁群优化的单分配中心选址问题的解决方法（2008）
  17. Solnon，Christine:结合两种信息素结构用蚁群优化解决汽车排序问题（2008）
  18. 程志斌；毛春斌：一个求解带时间窗旅行商问题的改进蚁群系统（2007）
  19. 廖庆宗；Juan，Xiao Chien:基于序列相关设置的单机延迟调度蚁群优化（2007）
  20. 德雷兹纳，兹维；Marcoulides，George A.：映射遗传算法的收敛性（2006）