【摘 要】
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基于迭代局部搜索(ILS)的启发式算法是目前最为先进的旅行商问题求解算法,在多数国际公开算例上保持着世界最优纪录。解构造方法是影响ILS性能的重要因素,为此,提出4种不同的
【机 构】
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深圳供电局有限公司输电规划科,香港中文大学（深圳）机器人与智能制造研究院,深圳市人工智能与机器人研究院无人系统研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1613216);深圳市基础研究项目(JCYJ20180508162406177);住建部R&D项目(2018-K8-034)
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基于迭代局部搜索(ILS)的启发式算法是目前最为先进的旅行商问题求解算法,在多数国际公开算例上保持着世界最优纪录。解构造方法是影响ILS性能的重要因素,为此,提出4种不同的解构造方法。解构造方法1为基准算法,其仅利用城市间的距离等静态结构信息来构造初始解,解构造方法2~解构造方法4则尝试利用搜索过程中积累的历史数据,通过强化学习挖掘有用信息,用于引导解的构造过程。在25个国际公开算例上的测试结果表明,基于历史信息的强化学习方法可有效优化构造解的质量,提升ILS整体性能。
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