【摘 要】
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在蚁群算法中，如何有效处理加速收敛和出现早熟、停滞现象的矛盾一直是一个困难的问题。通过引入拥挤度来加强搜索过程中蚂蚁之间的协调和配合，提出了一种基于拥挤度的参数自适
【机 构】
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内江师范学院四川省高等学校数值仿真重点实验室
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在蚁群算法中，如何有效处理加速收敛和出现早熟、停滞现象的矛盾一直是一个困难的问题。通过引入拥挤度来加强搜索过程中蚂蚁之间的协调和配合，提出了一种基于拥挤度的参数自适应蚁群算法。该算法采用提前主动预防早熟的策略，将拥挤度嵌入到蚁群算法的状态转移和信息素更新过程中，让局部信息素更新参数随局部搜索状态自适应地调整，全局信息素更新参数随全局搜索状态自适应地调整，大大提高了算法全局搜索能力和自适应能力，同时采用了一种简单有效的变异算法来加快收敛速度。用多个TSPLIB范例进行比较实验，结果表明，改进算法无论是求解质
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