TSSPA算法痛過設(shè)定目標(biāo)函數(shù)值持續(xù)未改善次數(shù)或運(yùn)算達(dá)到預(yù)先設(shè)定的最 大選代次數(shù)來中止運(yùn)算。 綜上所述，求辯立MP五M”的啟發(fā)式TSSPA算法的具體計(jì)算步驟如下,。

      步驟1應(yīng)用上述初始解的構(gòu)造方法產(chǎn)生初始解,，并設(shè)為當(dāng)前解和當(dāng)前最 

      步驟2依次將（加二P）個(gè)輪輻機(jī)場(chǎng)與當(dāng)前樞組集中的力個(gè)樞組作單一交換: 產(chǎn)生p（m一力）個(gè)候選解集，可見個(gè)數(shù)小于枚舉法的I1個(gè)解,； 

      步驟3從候選解集中選擇最好的候選解,，此解若優(yōu)于當(dāng)前最好解,，轉(zhuǎn)步驟6， 否則執(zhí)行步驟4,。 

      步驟4判斷此解是否為禁忌,，若是則轉(zhuǎn)步驟5，否則轉(zhuǎn)步驟7,。

      步驟5若所有候選解都禁忌,，將最好候選解作為當(dāng)前解，轉(zhuǎn)步驟8,，否則把非 禁忌的最好候選解作為當(dāng)前解,，轉(zhuǎn)步驟8。 

      步驟6更新當(dāng)前最好解,。 

      步驟7更新當(dāng)前解,。

      步驟8更新禁忌名單。 

步驟9是否達(dá)到停止條件,，若是則輸出結(jié)果,，計(jì)算結(jié)束；否則轉(zhuǎn)步驟2,。

        例3-7在例3-6的15個(gè)城市中再增加5個(gè)城市,，共20個(gè)城市。在20個(gè)城 市的基礎(chǔ)上構(gòu)建樞紐航線網(wǎng)絡(luò),。城市編號(hào)如表3-7所示,。在本例中同樣把距離直 接作為成本來看待。城市間距離數(shù)據(jù)和航空運(yùn)輸流量數(shù)據(jù)參見附表3-5和附表3- 6,。折扣系數(shù)a分別取0.4,、0.6、0.8,，樞紐數(shù)目p分別取23,、4 解利用上述TSSPA算法求解，用Matlab編程計(jì)算,，算法的禁忌長(zhǎng)度TL= 7,，算法終止規(guī)則是：連續(xù)5次保持相同最好解或最大迭代次數(shù)達(dá)到30次即終止運(yùn) 算。具體運(yùn)算結(jié)果如 計(jì)算結(jié)果可以得出以下結(jié)論,。 

     （1)利用啟發(fā)式TSSPA算法均可在0.09s內(nèi)求得所有問題的最優(yōu)解,，而利用 ILOG優(yōu)化軟件則計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)。需要注意的是,，由于計(jì)算機(jī)更新?lián)Q代很快,，這里 的計(jì)算時(shí)間本身已經(jīng)沒有參考價(jià)值，但用于比較計(jì)算效率還是有意義的,。 

     （2)利用ILOG優(yōu)化軟件的求解時(shí)間隨著問題規(guī)模的變大而快速增長(zhǎng),，而利 用TSSPA算法的求解時(shí)間隨著問題規(guī)模的變大增長(zhǎng)較慢,，因此TSSPA算法可用 來解決大型問題。 

    （3）TSSPA算法給出了與ILOG同樣的最優(yōu)解(除個(gè)別樞紐城市外,，此時(shí)有 多個(gè)最優(yōu)解,，兩種方法各獲得了一個(gè))。 由于算例是無容量限制的嚴(yán)格的樞紐航線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題,，且算例的規(guī)模相對(duì) 較小,，就這樣ILOG的精確算法的運(yùn)算時(shí)間也是禁忌搜索算法TSSPA的100倍 以上。對(duì)于大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題,，TSSPA算法的速度優(yōu)勢(shì)更明顯,，但不一定保 證能獲得最優(yōu)解。