当前用于解决组合优化问题的的进化和群算法主要包括遗传算法（GA）[11

当前用于解决组合优化问题的的进化和群算法主要包括遗传算法（GA）[11,16,17,18,19]、模拟退火（SA）[12,22]、粒子群优化（PSO）[13,21]和蚁群算法[14,15,20,21]。其中GA和SA具有计算耗时、需要调整许多参数、内存消耗高和大量约束等缺点。

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At present, evolutionary and swarm algorithms used to solve combinatorial optimization problems mainly include genetic algorithm (GA) [11,16,17,18,19], simulated annealing (SA) [12,22], particle swarm optimization (PSO) [13,21] and ant colony algorithm [14,15,20,21]. GA and SA have the disadvantages of time-consuming calculation, adjusting many parameters, high memory consumption and a large number of constraints.

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At present, evolutionary and swarm algorithms for solving combinatorial optimization problems mainly include genetic algorithm (GA)[11,16,17,18,19], simulated annealing (SA)[12,22], particle swarm optimization (PSO)[13,21] and ant colony algorithm [14,15,20,21]. Among them, GA and SA have some disadvantages, such as time-consuming calculation, need to adjust many parameters, high memory consumption and a large number of constraints.

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