唐向辉
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：辽宁大学信息学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合局部优化的蚁群优化算法的研究与实现被引量：1
- 2014年
- 蚁群算法是一种成功的启发式算法,但在解决TSP问题时存在着收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。本文针对这两个问题,提出了定期交流和模范带头学习模型,前者是在蚂蚁每走过一定城市后,进行学习交流,选出所走路径相对较短的蚂蚁进行信息素影响,从而加快总体的收敛速度;后者是当所有蚂蚁都旅行一圈后,选出最优秀的蚂蚁,在其走过的路径上释放大量信息素,对下一周期蚂蚁的旅行进行引导,避免陷入局部最优解。实验结果表明新算法在求解质量上比传统蚁群算法有了明显提高。本文也通过实验分析了蚂蚁数量等参数对算法性能的影响。
- 刘景巍张迪唐向辉曲大鹏
- 关键词：蚁群算法TSP问题优化算法
