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传统的分析以启发值的精确性作为启发函数的特征，启发函数的作用相当于减小有效的分支因数。
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正则搜索树的分支因数对算法的复杂度有决定性影响。
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通过聚类算法递归的建立了一棵K叉树，将场景划分为由树的叶节点定义的若干原子区域。
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通过对仿真实验数据的分析，使用λ-分支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。
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