【摘 要】
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针对蚁群算法收敛速度较慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于种群相似度的自适应改进蚁群算法。利用种群相似度对种群内个体的多样性进行度量并根据优化过程中种群相似
【机 构】
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河南科技大学信息工程学院,河南科技大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1504619),河南省国际科技合作计划(152102410036)
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针对蚁群算法收敛速度较慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于种群相似度的自适应改进蚁群算法。利用种群相似度对种群内个体的多样性进行度量并根据优化过程中种群相似度的变化情况自适应地调整蚁群算法的参数和信息素更新策略,提升算法的优化性能。该算法用于求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)问题,并与经典的蚁群系统(Ant Colony System,ACS)及最大最小蚂蚁系统(MAX-MIN Ant System,MMAS)算法进行比较,实验结果表明改进算法在解的质量与算
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