【摘 要】
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针对蚁群算法收敛速度慢且容易陷入局部最优解的问题提出改进算法。对TSPLIB已公布最优解的数据集进行实验统计表明:最小生成树的单源边与最优解吻合率约为91.14%,多源边与最优解吻合率约为64.14%。以此为依据提出基于最小生成树扇度的蚁群算法,用最小生成树扇度决定对蚁群的导向强度。实验表明该算法在收敛速度及寻路能力方面都有显著提高。
【基金项目】
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2018年教育部第三批现代学徒制云计算专业试点项目(编号:教职成厅函(2018)41号),广东省高等职业教育教学改革研究与实践项目“现代学徒制模式培养民航ICT人才的研究与实践”(编号:GDJG2019303)。
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针对蚁群算法收敛速度慢且容易陷入局部最优解的问题提出改进算法。对TSPLIB已公布最优解的数据集进行实验统计表明:最小生成树的单源边与最优解吻合率约为91.14%,多源边与最优解吻合率约为64.14%。以此为依据提出基于最小生成树扇度的蚁群算法,用最小生成树扇度决定对蚁群的导向强度。实验表明该算法在收敛速度及寻路能力方面都有显著提高。
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