【摘 要】
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为了克服蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）搜索初期信息匮乏、信息素累积时间长、求解速度慢的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法（genetic algorithm,GA）,同时引入
【基金项目】
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国家自然科学基金(61074147,61074185);广东省自然科学基金(S2011010005059,8351009001000002);广东省教育部产学研结合项目(2012B091000171,2011B090400460);广东省科技计划项目(2012B050600028,2010B090301042)
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为了克服蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）搜索初期信息匮乏、信息素累积时间长、求解速度慢的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法（genetic algorithm,GA）,同时引入混沌搜索和平滑机制,采用混沌搜索产生初始种群可以克服生成大量非可行解的缺陷,加速染色体向最优解收敛,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成混沌蚁群优化算法（Chaos Ant Colony Optimization,CACO）。建立物流配送中心选址（logistic distribut
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