标题——作者——出处 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合

长期以来，旅行商问题一直被认为是现有优化方法的一个挑战性应用程序，也是开发新优化方法的基准应用程序。 与许多现有算法一样，传统的遗传算法在此类问题上的成功将非常有限，尤其是随着问题规模的增加。 提出了一种基于规则的遗传算法，并论证了旅行商问题的集集。 与模拟退火技术和标准遗传算法比较了求解特性和求解效率。 结果表明，基于规则的遗传算法可为所有考虑到的问题大小提供出色的性能。 此外，优化后的分析可以洞悉在解决方案过程中成功应用了哪些规则，从而可以修改规则以进一步提高性能。