基于混沌的MMAS算法及其在旅行商问题中的应用

摘要

最大最小蚂蚁系统算法初始信息素均匀分布,但存在无法快速进行全局搜索,容易出现停滞并陷入局部最优的缺点.为此,通过引人全局遍历性能更优的Tent混沌映射,提出一种基于混沌的最大最小蚁群改进算法.利用混沌的遍历特性产生一组较优路径指导初始信息素的非均匀分布,运用混沌扰动的方法增强算法跳出局部最优的能力.以较大规模旅行商问题为应用对象进行实验,结果表明,改进算法具有更高的全局寻优成功率和更快的收敛速度.