【摘 要】
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针对基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优、计算复杂且不易求解连续优化问题等缺陷,提出了一种基于信息熵的改进自适应蚁群算法,采用由信息熵控制的路径选择及随机扰
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针对基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优、计算复杂且不易求解连续优化问题等缺陷,提出了一种基于信息熵的改进自适应蚁群算法,采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节,克服了基本蚁群算法的不足.典型的NP-hard问题的计箅实例表明,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性,可用于离散及连续的组合优化问题求解中,其不失为求解复杂组合优化问题的一种较好的方法.
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