【摘 要】
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根据蚁群算法与遗传算法的特性,提出了与遗传算法混合的蚁群算法(G3A):由遗传算法生成初始信息素分布,在蚁群算法寻优中,利用蚁群算法信息素轨迹更新求精确解,保持了遗传算法
【机 构】
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根据蚁群算法与遗传算法的特性,提出了与遗传算法混合的蚁群算法(G3A):由遗传算法生成初始信息素分布,在蚁群算法寻优中,利用蚁群算法信息素轨迹更新求精确解,保持了遗传算法的全面搜索能力,从而获得在时间效率与精解效率都更优的一种新的启发式方法。
According to the characteristics of ant colony algorithm and genetic algorithm, an ant colony algorithm (G3A) mixed with genetic algorithm is proposed. The initial pheromone distribution is generated by genetic algorithm. In the optimization of ant colony algorithm, the ant colony algorithm pheromone trajectory update Exact solution, maintaining the comprehensive search ability of genetic algorithm, so as to obtain a new heuristic method which is superior in both time efficiency and refinement efficiency.
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