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为了解决蚁群算法易早熟于局部最优及收敛速度慢的问题，采用云模型理论来合理调控蚁群算法的随机性程度，分别提出针对蚁群算法参数、云模型参数以及较优路径判定的自适应调整策略，同时提出信息素分布状态的评价算法。针对多个TSP问题进行仿真实验，结果验证了提出的算法的高效性与稳定性。
基于云模型的自适应蚁群算法改进研究
【摘 要】
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为了解决蚁群算法易早熟于局部最优及收敛速度慢的问题，采用云模型理论来合理调控蚁群算法的随机性程度，分别提出针对蚁群算法参数、云模型参数以及较优路径判定的自适应调整策
【机 构】
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阜阳师范学院计算机与信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2016年19期
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