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改进的蚁群与粒子群混合算法求解旅行商问题

     

摘要

针对蚁群算法在求解旅行商问题时易陷入局部最优,且寻优速度慢的问题,提出改进的蚁群与粒子群混合算法用于求解旅行商问题.在初始阶段,改进算法采用贪婪算法初始化粒子,生成信息素分布.在迭代运行过程中,采用改进蚁群算法的信息素更新方式,增加信息素调节算子.同时,采取与全局最优粒子自适应交叉变异策略,根据粒子适应度值的变化采取对粒子位置的更新.通过对TSPLIB标准库中5个实例进行仿真测试,结果表明,改进的算法能有效避免陷入局部最优,具有较快的收敛速度和较高收敛精度.为求解旅行商问题提供一种有效的方法.

著录项

  • 来源
    《计算机仿真》 |2016年第11期|274-279|共6页
  • 作者

    汪冲; 李俊; 李波; 张粤;

  • 作者单位

    武汉科技大学计算机科学与技术学院;

    湖北武汉430065;

    智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;

    湖北武汉430065;

    武汉科技大学计算机科学与技术学院;

    湖北武汉430065;

    智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;

    湖北武汉430065;

    武汉科技大学计算机科学与技术学院;

    湖北武汉430065;

    智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;

    湖北武汉430065;

    武汉科技大学计算机科学与技术学院;

    湖北武汉430065;

    智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;

    湖北武汉430065;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 算法理论;
  • 关键词

    蚁群算法; 粒子群算法; 旅行商问题; 信息素; 全局最优;

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