【摘 要】
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针对蚁群算法在求解旅行商问题(TSP)时,易出现陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了考虑动态导向与邻域交互的双蚁型算法。首先,结合动态导向策略,在迭代前期增加属于最
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海工程技术大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金,Nos.61673258,61075115
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针对蚁群算法在求解旅行商问题(TSP)时,易出现陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了考虑动态导向与邻域交互的双蚁型算法。首先,结合动态导向策略,在迭代前期增加属于最大生成树路径上的动态信息素,从而有效增加种群多样性;在迭代后期增加属于最小生成树路径上的动态信息素,使其加快收敛速度。进一步,将蚂蚁分为两类,融入邻域交互策略,第二类蚂蚁通过吸引因子改进状态转移和局部信息素更新公式,并运用最大-最小蚂蚁系统(MMAS)信息素限制策略,使其不仅提高了收敛性,又能防止算法过早停滞。求解TSP测试集及与其他改进蚁
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