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1、20世紀(jì)60年代,美國(guó)Michigan大學(xué)的J.Holland教授首先提出了遺傳算法(Genetic Algorithm,縮寫為GA),它是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和優(yōu)勝劣汰的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型.經(jīng)過三十多年的發(fā)展,無論在算法的改進(jìn)方面,還是理論以及應(yīng)用研究方面,都已取得了很大的進(jìn)步和成功.但是遺傳算法中仍然存在許多問題,如建筑塊假設(shè)、早熟收斂和進(jìn)化時(shí)間長(zhǎng)等問題.該文提出采用思維進(jìn)化計(jì)算(Mind Evolutionary Comput
2、ation,MEC)求解最大團(tuán)問題(Maximum Clique Problem,MCP)的一個(gè)啟發(fā)式算法——MCP-MEC1.解決了采用MEC求解最大團(tuán)問題時(shí)個(gè)體與子群體的構(gòu)造,個(gè)體的評(píng)價(jià),趨同與異化操作的構(gòu)成等問題.采用DIMACS(Discrete Mathematics&Theoretical Computer Science)組織所提供的基準(zhǔn)圖對(duì)MCP-MEC1算法進(jìn)行了測(cè)試,并與當(dāng)前求解最大團(tuán)問題的最好方法,RLS(Reac
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