基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法

摘要：

蚁群算法是一种启发式搜索算法,被广泛应用于求解复杂的组合优化问题.基本蚁群算法存在收敛速度慢和早熟停滞等问题,针对这些问题,提出了一种基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法.通过在选择策略中引入“搜索集中度”因子,让算法可以自适应的调节蚂蚁选择城市的范围,在此基础上采用动态改变信息素增量和信息素回滚的机制,缩短了搜索时间,也使算法更容易跳出局部极值.仿真实验结果表明,改进后的算法算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优.

关键词：蚁群算法、组合优化、搜索集中度、动态信息素增量、旅行商问题

所属期刊栏目：42

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：35-39