【摘 要】
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为解决蚁群算法在路径规划中存在收敛速度慢、搜索效率低的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。构建不等分配初始信息素以避免算法初始搜索的盲目性,使用伪随机状态转移规则选
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51965014),广西自然科学基金项目(2018JJA160218),广西高校中青年教师科研基础能力提升基金项目(2020KY21022)
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为解决蚁群算法在路径规划中存在收敛速度慢、搜索效率低的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。构建不等分配初始信息素以避免算法初始搜索的盲目性,使用伪随机状态转移规则选择路径,根据当前最优解和迭代次数计算状态转移概率,自适应地调整确定选择和随机选择的比例,引入最优解和最差解改进全局信息素更新方法,利用动态惩罚方法解决死锁问题。实验结果表明,改进的蚁群算法在全局最优搜索能力和收敛速度上得到了很大提高,失去的蚂蚁数量较其它算法更少,验证了改进蚁群算法的有效性和优越性。
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