【摘 要】
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为了克服基本蚁群算法求解速度慢、易于出现早熟和停滞现象的缺陷，提出了一种高效的蚁群算法（EACA）。它修改了基本蚁群算法中信息素的更新规则，使得每轮搜索后信息素的增量能更好
【机 构】
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三峡大学电气信息学院,武汉理工大学计算机学院
【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.60672137） , 高等院校博士学科点专项科研基金（theChina Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education under Grant No.2006
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为了克服基本蚁群算法求解速度慢、易于出现早熟和停滞现象的缺陷，提出了一种高效的蚁群算法（EACA）。它修改了基本蚁群算法中信息素的更新规则，使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量，以加快收敛；另外，它采用了一种启发式变异方法对路径进行优化，以产生搅动效应，避免早熟。以TSP问题为例进行的实验结果表明：提出的算法优于ACA和ACAGA。
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