【摘 要】
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针对传统蚁群算法容易陷入局部最优解等缺陷,提出了一种基于吸引场的改进的蚁群算法.首先,详细分析了基于信息素的吸引场原理,在此基础上建立了基于信息素的吸引场模型.其次,
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针对传统蚁群算法容易陷入局部最优解等缺陷,提出了一种基于吸引场的改进的蚁群算法.首先,详细分析了基于信息素的吸引场原理,在此基础上建立了基于信息素的吸引场模型.其次,设计了吸引场因子,给出了信息素更新策略,使相距较近的蚂蚁之间能更好地进行协作.最后,针对标准的30个城市的旅行商问题,使用所提出的算法与基本蚁群算法、其他改进的蚁群算法进行优化分析,并进行了结果对比.结果表明：所提出的蚁群算法可以获得TSP问题的最优解423.74,Oliver30问题计算结果最优值为423.74,平均值为423.96,具有较
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