【摘 要】
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针对蚁群算法搜索速度过慢以及解质量不足等问题，提出一种融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法。在初始阶段，调整层次聚类阈值并按照类间距离最小合并的原则迭代至目标簇集，根据预合并系数进行簇间合并，通过蚁群系统得到小类路径并断开重组以加快算法整体收敛速度；接着使用蚁群系统对解空间进行优化，同时并行处理簇集与簇集邻域区间扩散重组，增加解的多样性，进一步固定迭代次数进行比较，若邻域区间重组解质量优于当前
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61673258,61075115）； 上海市自然科学基金资助项目（19ZR1421600）；
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针对蚁群算法搜索速度过慢以及解质量不足等问题，提出一种融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法。在初始阶段，调整层次聚类阈值并按照类间距离最小合并的原则迭代至目标簇集，根据预合并系数进行簇间合并，通过蚁群系统得到小类路径并断开重组以加快算法整体收敛速度；接着使用蚁群系统对解空间进行优化，同时并行处理簇集与簇集邻域区间扩散重组，增加解的多样性，进一步固定迭代次数进行比较，若邻域区间重组解质量优于当前优化解则进行推荐处理，提高解的精度；当算法停滞时，引入调整因子降低各路径信息素之间差异以增强蚂蚁搜索能力，有助于算法跳出局部最优。实验结果表明，算法在面对大规模问题时精度在3%左右，可以有效提高解的精度和收敛速度。
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