摘要：基于群体的增量学习（PBIL）算法有效结合了遗传算法和竞争学习的优点，运行过程简单，解决问题快速准确。本文提出将PBIL算法应用于求解CN^M组合优化问题，以物流中心选址优化问题为例，介绍了基于PBIL求解CN^M组合优化问题的一般方法，提出了针对此类问题的个体产生算法。为了提高算法的收敛速度和寻优能力，提出了基于当代最优解与历代最优解比较结果的概率学习加速方法。最后，通过实验仿真验证了上述改进的有效性。

关键词：pbil 组合优化 进化计算 基因算法 物流中心选址 

单位：浙江师范大学数理与信息工程学院 浙江金华321004 浙江师范大学行知学院 浙江金华321004 浙江师范大学信息传播实验教学中心 浙江金华321004