【摘 要】
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基本蚁群算法中信息挥发系数的存在,导致那些从未被搜索过的路径上的信息素逐渐消失,被选择的概率降低,易陷入局部最优。MMAS模型中在进行信息素更新时采取本次迭代最优解的
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基本蚁群算法中信息挥发系数的存在,导致那些从未被搜索过的路径上的信息素逐渐消失,被选择的概率降低,易陷入局部最优。MMAS模型中在进行信息素更新时采取本次迭代最优解的策略,在获取信息素边的数目增加的同时减少了搜索的导向性。如果只使用至今最优解来进行信息素更新易于陷入局部最优的困境。在MMAS基础上,通过采取在迭代过程中信息素的自适应调整策略提高了解的质量,实现了对MMSA算法的改进。通过数值仿真实验证明通过改进MMAS增强了算法的性能。利用改进MMAS对某露天矿运输系统网络进行路径优化,取得较好效果。
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