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题名基于动态调节信息素增量的蚁群算法
被引量：16
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作者
刘瑞杰
胡小兵
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机构
重庆大学数学与统计学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第1期135-136,151,共3页
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基金
重庆大学"211工程"三期创新人才培养计划建设基金资助项目(S-09110)
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文摘
为了避免蚁群算法陷入停滞状态,研究了信息素的更新规则,并在信息素增量更新式中加入动态调节因子,使得次优路径上的信息素增量较大,其他路径则没有明显的变化,从而有利于蚂蚁在较短的时间内找到更好的解。仿真实验结果及收敛过程表明,改进后的算法解决旅行商问题具有更好的全局搜索能力。
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关键词
蚁群算法
动态调节因子
信息素
信息素增量
旅行商问题
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Keywords
ant colony algorithm（ACA）
dynamic adjustment factor
pheromone
incremental of pheromone
TSP
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于信息素初始分配和动态更新的蚁群算法
被引量：20
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作者
陈颖杰
高茂庭
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机构
上海海事大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期95-101,共7页
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基金
国家重点研发计划(2020YFC1511901)
国家自然科学基金(61703267)。
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文摘
针对蚁群算法搜索初期收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,对蚁群算法进行改进。在初始化阶段,采用贪心策略构造次优路径并增加该路径上的信息素浓度,实现不同路径上信息素的初始分配,使信息素在搜索初期就能发挥指导性作用,让蚂蚁更快地趋向于最优解的附近;在迭代寻优过程中,引入遗传变异操作,对每次迭代后的最优路径作变异操作,尝试寻找一条更优的路径,并用找到的更优路径自适应调整信息素增量;当算法不可避免地陷入局部最优时,运用信息素回滚策略,根据回滚次数动态调整挥发因子,加强搜索能力,使算法更容易跳出局部最优。仿真实验结果表明,改进算法能有效地加快收敛速度和增强跳出局部最优的能力。
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关键词
蚁群算法
信息素初始化
信息素增量
挥发因子
旅行商问题
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Keywords
ant colony algorithm
pheromone initialization
pheromone increment
pheromone volatilization
traveling salesman problem
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名带参数信息素的蚁群算法
被引量：3
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作者
韦联旺
段复建
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机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
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出处
《桂林电子科技大学学报》
2011年第2期155-159,共5页
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基金
国家自然科学基金(10801005)
广西自然科学基金(0991238)
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文摘
针对蚁群算法搜索时间长、容易陷入局部最优以及参数选择难的缺点,提出了带参数信息素的蚁群算法。该算法使用新的信息素更新机制,使得蚂蚁具有更强的全局搜索能力;同时,算法引入参数信息素,使得蚂蚁能够按概率选择较合适的参数组合,在一定程度上解决了参数选择的困难。对旅行商问题的仿真结果表明,该算法是可行有效的。
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关键词
蚁群算法
信息素更新机制
参数信息素
旅行商问题
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Keywords
ant colony algorithm
pheromone increment mode
parameter pheromone
traveling salesman problem
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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