参数α、β和ρ自适应调整的快速蚁群算法

摘要：

对蚁群算法迭代次数多、收敛速度慢提出了改进.针对蚁群算法前期信息素匮乏而导致收敛速度慢的问题,对信息素和启发式信息的权重参数α和β进行改进,动态调整两种参数;针对迭代后期信息素浓度过高,使得蚁群易陷入局部最优问题,对信息素蒸发系数加以改进,使其成为动态全局自适应参数.通过栅格法进行静态已知环境建模,通过不同规模的路径规划的实验验证了改进后的蚁群算法在寻找最优路径时具有更快的运算速度.

关键词：蚁群算法、最优路径、参数优化、自适应

所属期刊栏目：40

分类号：TP309.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：合肥工业大学企业委托项目W2016JSKF0467,W2016JSKF0468

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：99-102,112