基于动态重组和协同交流策略的蚁群优化算法

摘要：

针对传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)时所存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了基于动态重组和协同交流策略的蚁群优化算法(RCACO).首先,将蚁群划分为贪婪蚁群和探索蚁群,两类蚁群执行不同的路径构建规则和信息素更新策略,以平衡算法的收敛速度和多样性.其次,采用一种基于线索二叉树的新型动态重组算子,并根据不同的重组策略对解集进行有导向性的动态重组,以提升算法的多样性.进一步,提出一种基于相似度和潜力值的协同交流策略,从全局的角度出发,找到最有潜力成为最优解的路径,并对这些路径给予信息素奖励,以提升算法的收敛速度.最后,算法还加入了停滞规避策略,以帮助蚁群跳出局部最优,提升算法的求解精度.通过Matlab对TSPLIB中的多组案例进行仿真实验,与传统蚁群算法和其他优化算法进行对比分析,仿真结果表明,改进的蚁群算法显著提高了收敛速度和求解精度.

关键词：旅行商问题(TSP);蚁群优化算法(ACO);动态重组;协同交流;停滞规避

所属期刊栏目：15

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61673258,61075115

在线出版日期：2021-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：1511-1525