【摘 要】
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针对蚁群算法在求解TSP问题时,存在容易陷入局部最优,收敛速度慢,且求解时间较长的问题,提出了一种基于K-means与信息挥发速率动态调整策略的改进蚁群算法,利用K-means聚类算
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针对蚁群算法在求解TSP问题时,存在容易陷入局部最优,收敛速度慢,且求解时间较长的问题,提出了一种基于K-means与信息挥发速率动态调整策略的改进蚁群算法,利用K-means聚类算法将大规模TSP问题分解为数个子问题。在城市选择上,加入轮盘赌规则,对信息素更新规则进行了改进,每轮迭代时动态调整信息挥发速率。实验表明,相比蚁群算法,改进算法避免了求解陷入局部最优解,加快了算法的收敛。
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