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题名引入动态分化和邻域诱导机制的双蚁群优化算法
被引量：1
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作者
禹博文
游晓明
刘升
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
上海工程技术大学管理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第10期3000-3006,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61673258,61075115)
上海市自然科学基金资助项目(19ZR1421600)。
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文摘
为提高传统蚁群算法在解决旅行商问题时的优化效果,提出了一种引入动态分化和邻域诱导机制的双蚁群优化算法。该算法首先引入混沌随机策略,在算法初始化阶段改变原始的贪心策略,使初始信息素混沌分布,以保持种群的多样性,从而提高解的精度;其次,将蚁群分为孤立蚁群与正常蚁群,两组蚂蚁分别在当前最优路径与离群路径附近搜索;在种群间采取诱导机制,正常蚁负责搜索最优路径,孤立蚁混沌随机释放信息素,将正常蚁群诱导至新的路径邻域,从而有效地平衡收敛速度与解的多样性之间的矛盾。通过对不同规模的旅行商问题仿真结果的比较,验证了所提算法的有效性。
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关键词
旅行商问题
蚁群优化
动态分化策略
混沌随机
诱导策略
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Keywords
traveling salesman problem
ant colony optimization
dynamic differentiation strategy
chaos random
induction strategy
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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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