一种带有摄动的导向性蚁群算法

摘要：

针对加入导向性局部搜索(Guided Local Search,GLS)的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)容易过早收敛的问题,提出一种带有摄动的导向性蚁群算法(Perturbation Guided Ant Colony Optimization,PGACO),该算法在当前解表现出过早收敛的趋势时,采用摄动(Perturbation)方式干扰解构建过程,使当前解移动到其邻域空间,从而产生一个新的可行解来避免算法过早收敛,提高算法求解的精度.实验结果表明,PGACO能有效地改善过早收敛问题,获得更优的可行解和执行速度,同时具有更强的全局搜索能力,能进一步提高算法的性能.

关键词：蚁群算法、导向性局部搜索、摄动

所属期刊栏目：41

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：151-154