【摘 要】
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针对蚁群算法在求解旅行商问题时易陷入局部最优，且寻优速度慢的问题，提出改进的蚁群与粒子群混合算法用于求解旅行商问题。在初始阶段，改进算法采用贪婪算法初始化粒子，生成信息
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
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针对蚁群算法在求解旅行商问题时易陷入局部最优，且寻优速度慢的问题，提出改进的蚁群与粒子群混合算法用于求解旅行商问题。在初始阶段，改进算法采用贪婪算法初始化粒子，生成信息素分布。在迭代运行过程中，采用改进蚁群算法的信息素更新方式，增加信息素调节算子。同时，采取与全局最优粒子自适应交叉变异策略，根据粒子适应度值的变化采取对粒子位置的更新。通过对TSPLIB标准库中5个实例进行仿真测试，结果表明，改进的算法能有效避免陷入局部最优，具有较快的收敛速度和较高收敛精度。为求解旅行商问题提供一种有效的方法。
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