【摘 要】
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在优化算法问题的研究中,蚁群算法是一种新型的启发式算法,具有较强的鲁棒性和搜索性,已广泛地应用于人工智能、模式识别、系统控制等工程领域。随着研究的深入开展,蚁群算法
【机 构】
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洛阳理工学院计算机与信息工程系,洛阳理工学院数理部
【基金项目】
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河南省教育厅自然科学研究计划项目(2009B110012)
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在优化算法问题的研究中,蚁群算法是一种新型的启发式算法,具有较强的鲁棒性和搜索性,已广泛地应用于人工智能、模式识别、系统控制等工程领域。随着研究的深入开展,蚁群算法出现了收敛速度过慢、易陷入局部最优解等缺点。针对蚁群算法存在的不足,为提高组合优化的性能,算法提出了改变局部信息素的迭代更新规则和改进全局更新策略,并对相应参数做动态设置,进而抑制了早熟现象出现,减少了冗余码的产生,提高了全局的搜索能力,加快了系统的收敛速度。通过对旅行商问题仿真实验,表明算法的有效性和可行性,并达到了精度要求。
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