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针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷，提出了一种动态自适应蚁群算法。该算法对传统的MMAS蚁群算法中的信息素进行自适应调整。实验结果表明，该算法比传统的蚁群算法和传统的MMAS蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力，并具有更好的稳定性和收敛性。
一种动态自适应蚁群算法
【摘 要】
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针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷，提出了一种动态自适应蚁群算法。该算法对传统的MMAS蚁群算法中的信息素进行自适应调整。实验结果表明，该算法比传统的蚁群算法
【机 构】
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扬州大学计算机科学与工程系,南京大学软件新技术国家重点实验室
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2004年29期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:60074013);国家高性能计算基金项目(编号00210);江苏省教育厅自然科学基金;南京大学软件新技术国家重点实验室开放基金资助
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