信息素自适应策略对MMAS算法的改进

摘要：

基本蚁群算法中信息挥发系数的存在,导致那些从未被搜索过的路径上的信息素逐渐消失,被选择的概率降低,易陷入局部最优.MMAS模型中在进行信息素更新时采取本次迭代最优解的策略,在获取信息素边的数目增加的同时减少了搜索的导向性.如果只使用至今最优解来进行信息素更新易于陷入局部最优的困境.在MMAS基础上,通过采取在迭代过程中信息素的自适应调整策略提高了解的质量,实现了对MMSA算法的改进.通过数值仿真实验证明通过改进MMAS增强了算法的性能.利用改进MMAS对某露天矿运输系统网络进行路径优化,取得较好效果.

关键词：蚁群算法、MMAS、迭代、路径优化

所属期刊栏目：26

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：220-221,208