考虑容量和成本的最大最小多样性选址问题的强化驱动型禁忌搜索算法
Intensification-driven tabu search for generalized dispersion problem
上海理工大学 管理学院, 上海 200093
摘要
给定一个无向完全图，考虑容量和成本的最大最小多样性选址问题 (Generalized Dispersion Problem，GDP) 是从该图中选出一个子集，在满足容量和成本基础上使得子集中任意两个节点之间最小距离最大化。GDP是NP难问题，在不良设施选址、社交网络分析和生态环境保护等领域具有重要应用。现有研究已提出一些求解算法，但在大规模GDP求解方面仍存在局限性。基于此，设计强化驱动型禁忌搜索算法 (Intensification-driven Tabu Search，IDTS) 求解GDP。具体来说，该算法提出基于节点价值评估的贪心算法构造初始可行解，设计多邻域联合搜索机制探索解空间，采用快速增量计算策略降低复杂度，基于强化驱动机制增强搜索高质量邻近解的能力。实验部分在120个大规模GDP算例集上对比IDTS算法与现有最好算法，结果表明IDTS算法在求解大规模GDP时性能更优。实验进一步验证算法核心策略的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助青年项目(72101149)
上海市浦江人才计划项目(22PJC080)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0252
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第3期
发布历史
[2025-11-17] 优先出版
引用本文
贺杰栋, 陆芷. 考虑容量和成本的最大最小多样性选址问题的强化驱动型禁忌搜索算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (3). (2025-11-18). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0252. (He Jiedong, Lu Zhi. Intensification-driven tabu search for generalized dispersion problem [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (3). (2025-11-18). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0252. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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