【摘 要】
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蚁群算法(ACS)是一种新型的分布式模拟进化算法,它有较强的解搜索能力、很好的适应性和鲁棒性等,但如果算法中各参数选择不当,则会使算法的运行时间变长,或者陷于局部最优,达
【机 构】
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中山大学计算机科学系,香港城市大学电子工程学系
【基金项目】
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国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60573066);广东省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Guangdong Province of China under Grant No.5003346);教育部留学回国人员科研启动基金(The
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蚁群算法(ACS)是一种新型的分布式模拟进化算法,它有较强的解搜索能力、很好的适应性和鲁棒性等,但如果算法中各参数选择不当,则会使算法的运行时间变长,或者陷于局部最优,达到停滞状态。恰当的参数选择,可以使蚁群算法有较好的性能,较快地收敛到全局较优解。以TSP问题为例,通过采用不同参数匹配进行优化的数值实验,分析了算法中参数α、β、ρ对算法性能的影响,给出了一定指导性的建议。
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