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针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了改进距离启发因子以增加目标节点对下一节点的影响,从而提高全局搜索能力,避免陷于局部最优解,提高收敛速度;考虑真实环境的复杂多样性,引入多个路径质量约束来改进信息素更新规则。仿真实验结果显示,改进蚁群算法在动态路径规划中具有良好的效果。
动态路径规划中的改进蚁群算法
【摘 要】
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针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了改进距离启发因子以增加目标节点对下一节点的影响,从而提高全局搜索能力,避免陷于局部最优解,提高收敛速度;考
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2013年01期
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