針對目前求解學(xué)區(qū)劃分問題算法搜索過程缺乏記憶,搜索效率不高,容易陷入局部最優(yōu)而收斂慢等問題,該文提出一種多啟動（M）框架下,迭代禁忌搜索（ITS）算法與模擬退火（SA）算法混合的M-ITS-SA算法。該算法包括構(gòu)造初始解、禁忌搜索、SA算法優(yōu)化與求解等。運用K-Medoids模型對學(xué)校分組后,采用M-ITS-SA算法對學(xué)區(qū)進行劃分與優(yōu)化,并從多個分區(qū)方案中求解最優(yōu)分區(qū)方案。學(xué)區(qū)劃分實驗結(jié)果表明:該文提出的M-ITS-SA算法能夠保證分區(qū)的空間連續(xù)性,適用于單校和多校劃片,并在入學(xué)總距離上與混合元啟發(fā)算法（M-ILS-SPP）保持相當(dāng)?shù)耐瑫r,大大降低了超額招生人數(shù)和總用時,具有良好的尋優(yōu)能力和收斂性,優(yōu)于M-ILS-SPP算法。 

【文章來源】：測繪科學(xué). 2020,45(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

單校劃片實驗結(jié)果圖

本文提出的M-ITS-SA算法是ITS與SA的組合式算法，主要包括構(gòu)造初始解、ITS算法優(yōu)化以及SA模型再優(yōu)化與求解，在多啟動機制下進行學(xué)區(qū)劃分（圖1）。在構(gòu)造初始解過程中，采用隨機選擇的方式，在滿足約束條件的情況下，隨機選擇待加入單元加入分區(qū)，在多次啟動下獲得多個不同的初始解。在ITS算法優(yōu)化過程中，分別對已構(gòu)造的初始解進行優(yōu)化，隨機選擇待優(yōu)化分區(qū)和鄰域搜索算子，得到多個不同的優(yōu)化解，但這些解不一定是最優(yōu)解，還需要SA模型進行再優(yōu)化。SA模型再優(yōu)化過程中，同樣采用隨機的方式，隨機選擇待優(yōu)化分區(qū)進行優(yōu)化，從之前ITS算法優(yōu)化生成的優(yōu)化解中搜尋更優(yōu)解。若多啟動機制設(shè)定M次多啟動次數(shù)，則可得到M個優(yōu)化解，最后從M個優(yōu)化解中求出最優(yōu)解。M-ITS-SA算法的多啟動、隨機搜索機制，更大范圍地搜尋到更優(yōu)解，實現(xiàn)了算法的多樣性。1.1 改進區(qū)域生長算法構(gòu)造初始解

SA模型再優(yōu)化流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3218892