【摘 要】
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蚁群算法作为一种新颖的智能优化算法,具有很好的鲁棒性、正反馈性以及分布式计算等优点,在求解复杂的组合优化问题上表现出了很强的优势,受到越来越多的学者关注和研究,然而
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蚁群算法作为一种新颖的智能优化算法,具有很好的鲁棒性、正反馈性以及分布式计算等优点,在求解复杂的组合优化问题上表现出了很强的优势,受到越来越多的学者关注和研究,然而,与其他智能算法相比，该算法的搜索时间一般比较长,而且易于陷入局部最优值.本文针对蚁群算法在求解TSP问题时,存在的收敛速度慢和收敛精度不高的缺陷,提出了两种改进的蚁群算法.(1)提出了一种求解TSP的自适应蚁群优化算法.该算法提出了新的更新信息素机制和扩大局部搜索空间的策略,仿真结果显示,上述改进的算法在收敛速度和收敛精度方面,较ACS算法和通用的MMAS算法有了很大的提高.(2)提出了基于蜂群搜索思想的蚁群优化算法.该算法在路径选择和信息素更新上采用了新的机制,采用新的路径选择机制扩大了算法的搜索空间,有效地避免了算法在搜索过程中出现的停滞现象,把混沌扰动引入到信息素更新,有利于算法在当前最优值附近寻找更好的解,从而提高解的精度.仿真实验结果表明,新算法整体性能较ACS算法和通用的MMAS算法有了很大的提高.
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