基于禁忌搜索的蚁群优化算法

摘要：

针对蚁群算法容易陷入局部最优、迭代次数多、稳定性不高的缺陷,提出一种基于禁忌搜索的蚁群改进算法,对初始信息素浓度和信息素更新机制进行优化,并利用禁忌搜索算法的记忆能力和藐视准则,使算法具有跳出局部最优解的能力,同时减少迭代次数.定义"算法相对稳定性"并约定计算规则,用于比较不同算法的稳定性.将改进算法应用于不同城市规模的TSP问题,实验表明,改进算法在寻优能力、迭代次数和稳定性方面的性能均有所提高.

关键词：蚁群算法、禁忌搜索、相对稳定性、TSP问题

所属期刊栏目：50

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省合作计划项目黔科合计省合[2014]7002];贵州大学研究生创新基金项目研理工2016069 The Cooperation Project of Guizhou ProvinceQKHJSH[2014]7002;The Graduate Innovation Fund Project of GuiZhou UniversityResearch Institute of Technology2016069

在线出版日期：2017-09-13（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：1658-1663