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10.3969/j.issn.1673-4785.2009.06.010

个体速度差异的蚁群算法设计及仿真

引用
针对如何提高蚁群算法搜索速度及防止算法停滞问题,提出一种改进的蚁群优化算法VACO(ACO algorithm based on ant velocity),通过构造与局部路径和蚂蚁个体速度相关的时间函数,并建立与时间函数相关的动态信息素释放机制,加快信息素在较优路径上正反馈过程,从而提高了算法的收敛速度;采取一种连续小区间变异策略,在加快局部搜索过程的同时可有效防止算法陷入局部最优.对典型TSP问题的仿真研究结果表明,改进后的算法在收敛性和对较好解的探索性能得到一定程度的提高.

蚁群算法、旅行商问题、信息素、NP-难解

4

TP301.6(计算技术、计算机技术)

国家科技支撑计划资助项目2008BAF36B01;国家"863"计划资助项目2008AA04Z214

2010-05-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

528-533

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