【摘 要】
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针对蚁群算法易陷入局部最优, 收敛速度较慢的问题, 在最大 最小蚁群算法的基础上, 提出一种自适应模拟退火蚁群算法.在高温阶段以一定概率接受次优解, 优化每次迭代后的路
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气学院,上海工程技术大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673258,61075115)
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针对蚁群算法易陷入局部最优, 收敛速度较慢的问题, 在最大 最小蚁群算法的基础上, 提出一种自适应模拟退火蚁群算法.在高温阶段以一定概率接受次优解, 优化每次迭代后的路径, 增加算法的全局搜索能力,并采用一种自适应的信息素更新策略, 前期增加算法的全局搜索能力, 后期加快算法的收敛速度; 在低温阶段通过降温系数的取值, 加快算法收敛速度, 在温度机制上采用了回火机制, 避免局部最优, 使解的质量得到了提高.同时在算法中结合了3 o p t 进一步优化了算法解的质量.实验结果表明该算法的收敛速度以及求解质
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