论文部分内容阅读
提出了一种求解最大团问题的自适应过滤局部搜索算法AF-RLS（adaptive filtered-reactive local search）.该算法通过构建独立集约束,优选出有希望的邻域移动方向来提高局部搜索趋向最优解的概率;并在比较分析两种不同逃逸策略的逃逸能力和逃逸代价的基础上,提出了基于问题解空间结构自适应设置局部搜索深度参数的方法.基于漂移分析理论和在37个典型测试算例上的实验结果表明,所提出的AF-RLS算法相比原RLS算法性能有明显改善.