利用兴趣度原理的蚁群算法研究

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为解决蚁群算法的收敛速度和全局最优性的矛盾,通过引入均匀度、兴趣度以及加速度等概念,对算法中α、β、ρ、Q、m等参数进行分析,研究了参数的内在联系,建立了参数的动态模型,对算法的转移策略和更新策略进行改进,构造了具有自适应功能的蚁群算法。实验结果表明,该算法在性能上优于基本蚂蚁系统。
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