引入动态分化和邻域诱导机制的双蚁群优化算法

摘要：

为提高传统蚁群算法在解决旅行商问题时的优化效果,提出了一种引入动态分化和邻域诱导机制的双蚁群优化算法.该算法首先引入混沌随机策略,在算法初始化阶段改变原始的贪心策略,使初始信息素混沌分布,以保持种群的多样性,从而提高解的精度;其次,将蚁群分为孤立蚁群与正常蚁群,两组蚂蚁分别在当前最优路径与离群路径附近搜索;在种群间采取诱导机制,正常蚁负责搜索最优路径,孤立蚁混沌随机释放信息素,将正常蚁群诱导至新的路径邻域,从而有效地平衡收敛速度与解的多样性之间的矛盾.通过对不同规模的旅行商问题仿真结果的比较,验证了所提算法的有效性.

关键词：旅行商问题、蚁群优化、动态分化策略、混沌随机、诱导策略

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;上海市自然科学基金资助项目

在线出版日期：2023-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3000-3006