【摘 要】
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传统的蚁群算法,从仿生学的角度出发,已经成功应用于解决各种组合优化问题.但是由于其在应用时需要调试多个参数,这给那些没有经验的用户带来很多不便.本文从仿生的基础出发,
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所,中国科学技术大学
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划);
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传统的蚁群算法,从仿生学的角度出发,已经成功应用于解决各种组合优化问题.但是由于其在应用时需要调试多个参数,这给那些没有经验的用户带来很多不便.本文从仿生的基础出发,回归到传统蚁群算法提出的基础,提出基于时间模型的蚁群算法.假定每只蚂蚁的速度相等,每时每刻都在爬行,单位时间内蚂蚁行进的距离为dmin.蚂蚁通过路径上遗留的信息素进行交流,趋向于浓度高的路径.经过若干时间后,蚁群的轨迹将停留在一条最优路径上.实验表明,较传统算法而言,该算法所需调整的参数更少,性能接近或更优,具有更好的可操作性,在仿真应用上更具直观性.
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