【摘 要】
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针对蚁群优化算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点，根据算法的信息素更新特性，提出了一种信息素更新的方法：引入logistic混沌映射进行信息素的初始化并应用反向学习策略进行
【基金项目】
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四川省教育厅科研创新团队项目(编号:14TD0026);内江师范学院青年科研基金(编号:2011NJZ-3)
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针对蚁群优化算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点，根据算法的信息素更新特性，提出了一种信息素更新的方法：引入logistic混沌映射进行信息素的初始化并应用反向学习策略进行初始信息素的调整，利用柯西密度函数对信息素挥发因子进行动态调整。以不同规模的旅行商问题为实验对象，结果表明：改进算法具有更好的稳定性和全局优化性能。
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