HAS-QAP

二次分配问题的蚁群算法。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TRAIL信息来对QAP解决方案进行修改,与使用信息素TRAIL信息构建完整的解决方案的更传统的蚂蚁系统不同。分析了HAS-QAP与QAP可用的一些最佳启发式算法:禁忌搜索的两个版本,即鲁棒性和禁忌禁忌搜索、混合遗传算法和模拟退火方法。实验结果表明,HAS-QAP和混合遗传算法在求解真实结构、不规则和结构化问题上具有较好的性能,而HAS-QAP性能在随机、规则和非结构化问题上的竞争力较低。


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