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《电子设计工程》 2014年22期
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蚁群算法在求解TSP问题中的改进研究

王宝生  屈宝存  
【摘要】:针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点:消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。在相同参数下,其搜索时间大大缩短,并且得到了更好的最优解。将其应用到旅行商(TSP)问题中,和基本蚁群算法、遗传算法相比较,其具有以下优点:较好的搜索最优解的能力;对新解不会过早的终止;探索新解的能力进一步增强。因此,改进的蚁群算法在求解TSP等组合优化问题时非常有效。
【作者单位】辽宁石油化工大学;
【分类号】:TP18

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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7 王联国;人工鱼群算法及其应用研究[D];兰州理工大学;2009年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 吕善国;曹义亲;陈红丽;;求解旅行商问题的一种新方法[J];华东交通大学学报;2012年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 谭阳;求解广义旅行商问题的若干进化算法研究[D];华南理工大学;2013年
2 王刚;两类圈问题的算法研究[D];国防科学技术大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 覃锦华;求解旅行商问题的进化算法[D];西安电子科技大学;2008年
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5 高峰;求解多目标旅行商问题的进化算法研究[D];华东师范大学;2013年
6 南小康;树算法求解旅行商问题[D];兰州大学;2008年
7 李天龙;基于自组织优化算法的多旅行商问题的求解与应用[D];浙江大学;2010年
8 刘仁洪;一种改进的蚁群算法求解旅行商问题[D];山东大学;2008年
9 胡平;群集智能算法在不确定旅行商问题中的应用研究[D];吉林大学;2007年
10 李国宁;基于捕食搜索的蚁群算法及其在旅行商问题中的应用研究[D];华南理工大学;2010年
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