协同过滤策略的异构双种群蚁群算法
针对蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出一种基于协同过滤策略的异构双种群蚁群算法.针对两个异构种群,引入协同过滤策略,奖励两个种群中蚂蚁更加偏好的路径,使算法更具导向性,加快算法的收敛速度;根据种群之间信息的动态反馈,自适应调整两个种群的交流频率,增加算法多样性;算法停滞时,两个种群协同交互,均化每个种群信息素,跳出局部最优.最后,引入神经网络失活思想,采用城市范围失活的方法,使程序运行时间更短.在对中大规模商旅问题(TSP)测试集仿真实验上,该算法提高了解的质量,保证了算法的多样性,加快了算法的收敛速度.
蚁群算法、双种群、商旅问题(TSP)、协同过滤、城市失活
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TP18(自动化基础理论)
The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 61673258, 61075115, 61403249, 61603242
2019-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共14页
1754-1767
