【摘 要】
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针对蚁群算法和遗传算法存在的不足,提出了一种优化混合算法。利用遗传算法快速搜索性和改变选择算子、交叉算子和变异算子操作来确定路径上信息素的分布,然后通过蚁群算法的
【机 构】
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洛阳理工学院计算机与信息工程系,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家公派留学基金项目（2009103025）, 河南省科技攻关基金项目（091037A）
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针对蚁群算法和遗传算法存在的不足,提出了一种优化混合算法。利用遗传算法快速搜索性和改变选择算子、交叉算子和变异算子操作来确定路径上信息素的分布,然后通过蚁群算法的并行性和正反馈机制,反复迭代进行高效求解,从而克服了两种算法的缺点,降低了算法空间复杂度,提高了算法运行效率,进而达到了组合优化的目的。通过对旅行商问题仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性。
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