【摘 要】
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利用多态蚁群算法和模拟退火算法的优点提出一种新的融合优化算法。研究结果表明：模拟退火用于优化每轮迭代后的路径,使得信息素释放更好的反映路径的质量;退火思想同时用于信
【机 构】
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韩山师范学院基础教育师资系,浙江理工大学计算机技术教研部
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目（Y106460）
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利用多态蚁群算法和模拟退火算法的优点提出一种新的融合优化算法。研究结果表明：模拟退火用于优化每轮迭代后的路径,使得信息素释放更好的反映路径的质量;退火思想同时用于信息素更新机制,避免算法早熟、停滞,较差的路径按照退火竞争机制释放信息素;由于每轮迭代最优路径释放信息素最多,对其进行3-opt优化,提高搜索效率。同时,新发现的最优路径允许释放更多的信息素,使得蚂蚁在后续迭代中能够记住这条新路径。实验结果验证了算法的有效性。
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