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.

关键词：蚁群算法、粒子群算法、旅行商问题、信息素、全局最优

所属期刊栏目：33

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61273303、61572381;武汉科技大学研究生创新创业基金JCX2015009;武汉科技大学大学生科技创新基金15ZRC101

在线出版日期：2017-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：274-279