【摘 要】
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蚁群算法作为一种新型的优化算法，具有很强的适应性和鲁棒性，已广泛的应用于系统控制、人工智能、模式识别等工程领域。由于蚁群算法在搜索过程中易于陷入局部最优解，存在着加速
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院,苏州大学计算机信息处理技术重点实验室
【基金项目】
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江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题基金(KJS0601)
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蚁群算法作为一种新型的优化算法，具有很强的适应性和鲁棒性，已广泛的应用于系统控制、人工智能、模式识别等工程领域。由于蚁群算法在搜索过程中易于陷入局部最优解，存在着加速收敛和早熟停滞现象的矛盾。文章针对这些问题，在基本蚁群算法的基础上，从参数的动态调整、信息量的更新规则、局部搜索策略进行相应的改进，引入信息素平滑机制，以求在加快收敛和防止早熟停滞之间取得较好的平衡。旅行商问题的仿真表明：改进后的蚁群算法具有较好的收敛性和稳定性，能够克服算法中早熟和停滞现象的过早出现。
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