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基于迭代局部搜索（LLS）的啟發(fā)式算法是目前最為先進的旅行商問題求解算法，在多數(shù)國際公開算例上保持著世界最優(yōu)紀錄。解構(gòu)造方法是影響ⅡS性能的重要因素，為此，提岀4種不同的解構(gòu)造方法。解構(gòu)造方法Ⅰ為基準算法，其僅利用城市間的距離等靜態(tài)結(jié)構(gòu)信息來構(gòu)造初始解，解構(gòu)造方法2~解構(gòu)造方法4則嘗試利用搜索過程中積累的歷史數(shù)據(jù)，通過強化學習挖掘有用信息，用于引導解的構(gòu)造過程。在25個國際公開算例上的測試結(jié)果表明，基于歷史信息的強化學習方法可有效優(yōu)化構(gòu)造解的質(zhì)量，提升ⅡLS整體性能。
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