《表4 大规模城市测试集的性能对比》

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《引入熵的自适应双种群蚁群算法》

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为了进一步分析改进算法在大规模问题中的性能表现，分别将3种算法运用到tsp225、a280、pr299、lin318及fl417这5组实验中，实验结果如表4与图5所示。在大规模问题中，经典算法ACS及MMAS难以求得有效解，ACS+3-opt的误差也随城市规模逐渐增大，收敛速度方面也都需要进一步优化。表4显示，在tsp225实验中，虽然RBAC与ACS在迭代次数方面差距不大，而RBAC在迭代次数少于ACS及MMAS的情况下，对解的质量有很好的优化，将误差率降至0.18%。在另外4组不同规模城市数的实验中，都能将最优解的误差率控制在1%以下，表明改进算法能改善解的质量。