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蚁群算法在求解TSP问题中的改进研究
被引量：
7
1
作者
王宝生
屈宝存
《电子设计工程》
2014年第22期14-18,21,共6页
针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点:消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。在相同...
针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点:消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。在相同参数下,其搜索时间大大缩短,并且得到了更好的最优解。将其应用到旅行商(TSP)问题中,和基本蚁群算法、遗传算法相比较,其具有以下优点:较好的搜索最优解的能力;对新解不会过早的终止;探索新解的能力进一步增强。因此,改进的蚁群算法在求解TSP等组合优化问题时非常有效。
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关键词
蚁群算法
改进的蚁群算法
边缘初始化
自
适应
全局
信息素
旅行商问题
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职称材料
题名
蚁群算法在求解TSP问题中的改进研究
被引量：
7
1
作者
王宝生
屈宝存
机构
辽宁石油化工大学
出处
《电子设计工程》
2014年第22期14-18,21,共6页
文摘
针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点:消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。在相同参数下,其搜索时间大大缩短,并且得到了更好的最优解。将其应用到旅行商(TSP)问题中,和基本蚁群算法、遗传算法相比较,其具有以下优点:较好的搜索最优解的能力;对新解不会过早的终止;探索新解的能力进一步增强。因此,改进的蚁群算法在求解TSP等组合优化问题时非常有效。
关键词
蚁群算法
改进的蚁群算法
边缘初始化
自
适应
全局
信息素
旅行商问题
Keywords
ant colony algorithm
improved ant colony algorithm
the edge initialization
the adaptive global pheromone
Trave-ling Salesman Problem
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
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1
蚁群算法在求解TSP问题中的改进研究
王宝生
屈宝存
《电子设计工程》
2014
7
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