改进蚁群算法在TSP中的应用研究

摘要

针对现有路径动态诱导算法在交通问题规模增大时存在的性能急剧下降的问题,提出了一种改进的混合遗传蚁群算法.为解决蚁群算法对信息素的强依赖性导致的局部最优解现象,及遗传算法存在的全局搜索性能强但收敛速度慢等问题,将蚊群算法与遗传算法相结合,基于遗传算法的交叉变异因子,改进了信息素浓度的设定方式,加强了传统蚁群算法的全局搜索能力;利用蚁群算法的局部搜索能力较强的特点,提高了传统遗传算法的收敛速度.仿真结果表明,相比于遗传算法与蚁群算法,所提算法在求解不同规模的旅行商问题时具有更强的全局搜索性及快速收敛性.