矩阵蚁群算法求解分层补给路径问题的研究发布

Jun Zhang 等发布研究论文，用矩阵式蚁群算法（MACO）结合批量解码求解单车分层补给路径问题，其中城市既是需求点也是供给点（arXiv:2611.15338）。 研究基于韩国人口与地理数据构建了 100 节点、城市分 10 个层级的基准测试。冻结参数并在 30 个未见种子上运行后，MACO 的平均总距离为 3081.7 km，与采用同频率局部搜索的遗传算法（3074.9 km）无显著差异，优于 MAX-MIN 蚁群系统（3142.2 km）。 论文的代码、数据和原始记录已放入论文的辅助文件中。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。