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Performance analysis of ACO on the Quadratic Assignment Problem

Chinese Journal of Electronics 2018年第1期27卷 26-34页

作者： XIA Xiaoyun ZHOU Yuren College of Mathematics Physics and Information Engineering Jiaxing University School of Data and Computer Science Sun Yat-sen University

The Quadratic assignment problem(QAP)is to assign a set of facilities to a set of locations with given distances between the locations and given flows between the facilities such that the sum of the products between flows and distances is minimized, which is a notoriously difficult NP-hard combinatorial optimization problem. A lot of heuristics have been proposed for the QAP problem, and some of them have proved to be efficient approximation algorithms for this problem. Ant colony optimization(ACO) is a general-purpose heuristic and usually considered as an approximation algorithms for NP-hard optimization problems. However, we know little about the performance of ACO for QAP from a theoretical perspective. This paper contributes to a theoretical understanding of ACO on the QAP problem. The worst-case bound on a simple ACO algorithm called(1+1) Max-min ant algorithm((1+1) MMAA) for the QAP problem is *** is shown that a degenerate(1+1) MMAA finds an approximate solution on the QAP problem. Finally, we reveal that ACO can outperform the 2-exchange local search algorithm on an instance of the QAP problem.

关键词： Ant colony optimization(ACO) Quadratic assignment problem(QAP) Approximation algorithms Local search algorithms analysis Runtime analysis

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