信息素增量动态更新的改进蚁群算法

摘要：

蚁群算法是一种优秀的拟生态启发式算法,具有较强的鲁棒性,易与其它拟生态算法结合等特点.不过,它也存在着容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题.通过分析蚁群算法的运行机制,得出了蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度慢等不足产生的原因,针对这些不足,通过侈改基本蚁群算法中信息素的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,以加快收敛;同时引进了路径信息素平滑机制以平衡路径上的信息量.对TSP问题的仿真实验结果表明,改进后的算法加快了收敛速度,提高了全局搜索能力.

关键词：蚁群算法、信息素更新规则、全局收敛

所属期刊栏目：19

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省自然科学研究项目kj2008B092

在线出版日期：2009-10-19（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：32-34,37