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动态学习机制的双种群蚁群算法

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shilinjun2000

【摘 要】

：

针对蚁群算法易陷入局部最优与收敛速度较慢的不足,提出了动态学习机制的双种群蚁群算法。该算法重点引入奖惩模型,奖励算子提高算法的收敛速度,惩罚算子增加种群的多样性。

【作 者】

：

袁汪凰 游晓明 刘升 

【机 构】

：

上海工程技术大学电子电气工程学院,上海工程技术大学管理学院

【出 处】

：

计算机科学与探索

【发表日期】

：

2019年7期

【关键词】

：

动态学习 奖惩模型 双种群 旅行商问题 dynamic learning reward penalty model dual population travel 

【基金项目】

：

国家自然科学基金,Nos. 61673258, 61075115, 61403249, 61603242.

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针对蚁群算法易陷入局部最优与收敛速度较慢的不足,提出了动态学习机制的双种群蚁群算法。该算法重点引入奖惩模型,奖励算子提高算法的收敛速度,惩罚算子增加种群的多样性。由SA-MMAS(adaptive simulated annealing ant colony algorithm based on max-min ant system)和MMAS(max-min ant system)两个种群合作搜索路径,蚁群间根据不同城市规模动态地进行信息素交流,在种群交流后利用奖惩模型对双种群间的学习合作行为给予动态的

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