【摘 要】
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蚁群算法是一种仿生优化算法,其本质是一个复杂的智能系统,它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制和易于与其他方法结合等优点。目前对于蚁群算法的研究已经渗透到多个应用
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蚁群算法是一种仿生优化算法,其本质是一个复杂的智能系统,它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制和易于与其他方法结合等优点。目前对于蚁群算法的研究已经渗透到多个应用领域,蚁群算法在求解复杂优化问题方面已经展现出优异的性能和巨大的发展潜力。ATM是商业银行吸引客户和开展各项业务的重要设施,其有效快捷的自助方式给客户带来方便的同时也增加了银行的效益。在设置ATM时,需要在满足客户需求的基础上保证银行的利益。所以,科学的选择ATM的设置地址既可以方便客户又可以提高银行的工作效率、增加经济效益。本文提出了基于禁忌搜索的蚁群算法,在总结了影响ATM选址的主要因素的基础上设计出ATM选址模型,使优化蚁群算法应用于ATM选址问题。首先,对传统蚁群算法和禁忌搜索进行了深入的分析,并提出蚁群算法运算时间长和容易陷入局部最优解等缺点。其次,结合禁忌搜索思想,对蚁群算法进行了改进,设计了新的优化蚁群算法。最后,根据影响ATM选址的因素,建立了ATM选址模型,并运用C++语言编写程序,验证改进后的优化蚁群算法可以更快速、更科学、更准确的应用于ATM选址问题。本文主要是对于优化蚁群算法的研究,它结合了传统蚁群算法和禁忌搜索的优点在搜索效率和搜索质量上有一定的提高,并且可以根据ATM选址模型应用于ATM选址问题中。
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