基本蚁群优化(Basic Ant Colony Optimization,BACO)算法在进化中容易出现停滞,其根源是蚁群算法中信息的正反馈．在大量蚂蚁选择相同路径后,该路径上的信息素浓度远高于其他路径,算法很难再搜索到邻域空间中的其他优良解．对此,提出一...基本蚁群优化(Basic Ant Colony Optimization,BACO)算法在进化中容易出现停滞,其根源是蚁群算法中信息的正反馈．在大量蚂蚁选择相同路径后,该路径上的信息素浓度远高于其他路径,算法很难再搜索到邻域空间中的其他优良解．对此,提出一种双种群改进蚁群(Dual Population Ant colony Optimization,DPACO)算法．借鉴遗传算法中个体多样性特点,将蚁群算法中的蚂蚁分成两个群体分别独立进行进化,并定期进行信息交换．这一方法缓解了因信息素浓度失衡而造成的局部收敛,有效改进算法的搜索性能,实验结果表明该算法有效可行．展开更多
文摘基本蚁群优化(Basic Ant Colony Optimization,BACO)算法在进化中容易出现停滞,其根源是蚁群算法中信息的正反馈．在大量蚂蚁选择相同路径后,该路径上的信息素浓度远高于其他路径,算法很难再搜索到邻域空间中的其他优良解．对此,提出一种双种群改进蚁群(Dual Population Ant colony Optimization,DPACO)算法．借鉴遗传算法中个体多样性特点,将蚁群算法中的蚂蚁分成两个群体分别独立进行进化,并定期进行信息交换．这一方法缓解了因信息素浓度失衡而造成的局部收敛,有效改进算法的搜索性能,实验结果表明该算法有效可行．
