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二次分配问题的模拟 [lgr]-opt 方法

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简介：
在本文中，我们提出了一种新的模拟神经网络方法来解决二次分配问题（QAP）。该方法基于一种O-opt启发式的改进版本，通过同时调整排列中O元素的分布位置来实现局部搜索范围的扩展。由于我们能够选取一个相对较大的O值，这种改进使得我们的算法能够在相对较宽泛的范围内进行搜索，从而有效地避免陷入局部最优解并跳出现有局部最小值。在实验部分，我们将该方法应用于规模较大的QAP问题（N=80至150）。测试结果表明，与现有的最优算法相比，该新方法表现出色，并且对于两个基准标准问题，在保持计算效率的同时，其求解质量超过了现有算法的最好水平。

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