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针对现有小窗口蚁群算法对优化问题规模的适应性较差、对设定可选城市范围的参数依赖大、易于陷入局部最优等缺点，提出了一种随机小窗口蚁群算法，将问题规模与随机性同时引入小窗口蚁群算法，增强了算法的鲁棒性，而且可以避免算法早熟，陷入局部最优。通过对200个城市的仿真结果表明，该算法效果良好。
一种改进的小窗口蚁群算法
【摘 要】
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针对现有小窗口蚁群算法对优化问题规模的适应性较差、对设定可选城市范围的参数依赖大、易于陷入局部最优等缺点，提出了一种随机小窗口蚁群算法，将问题规模与随机性同时引入小
【机 构】
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南华大学电气工程学院
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2015年2期
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