【摘 要】
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为了克服传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提高环境适应能力和收敛速度,提出了一种基于自适应阈值的蚁群算法.在优化过程早期,通过阈值对蚂蚁寻优过程进行干预避免其陷入
【机 构】
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福建师范大学数学与计算机科学学院,福建师范大学网络安全与密码技术福建省重点实验室
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为了克服传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提高环境适应能力和收敛速度,提出了一种基于自适应阈值的蚁群算法.在优化过程早期,通过阈值对蚂蚁寻优过程进行干预避免其陷入局部最优解.随着迭代次数的增加,阈值对蚂蚁寻优过程的影响不断减小,直至完全由信息素和启发信息来指导蚂蚁寻优.仿真实验验证了优化算法的可行性和有效性.与现有蚁群算法进行比较,实验结果表明:在不同的环境下,文中提出的算法都能快速的规划出一条较优的路径,并且收敛速度和环境适应能力令人满意.
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