【摘 要】
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针对传统蚁群算法在解决TSP问题时易陷入局部最优、收敛速度较慢的问题,提出了一种基于启发式强化学习的异构双种群蚁群算法。蚁群分为主种群和子种群,主种群负责解的构建和
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61673258,61075115,61403249,61603242
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针对传统蚁群算法在解决TSP问题时易陷入局部最优、收敛速度较慢的问题,提出了一种基于启发式强化学习的异构双种群蚁群算法。蚁群分为主种群和子种群,主种群负责解的构建和信息素的更新,子种群则是在构建解的同时对主种群的解集进行替换。算法初期利用启发式算子自适应地控制两个种群的交流频率,通过偏离度系数控制解的交换方式。前期让子种群的最优解去替换主种群的随机解,增加解的多样性,同时引入强化学习机制对交流后主种群最优路径上的信息素进行自适应的奖赏,以增大最优公共路径以后被选择的概率。后期则控制子种群的最优解去替换主种
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