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为了克服标准蚁群算法容易陷入局部最优化从而导致算法过早停滞的缺陷,论文引入了城市选择策略的变参数和局部最优搜索策略,同时对信息激素的更新方式提出了相应的改进策略,并应用于对TSP问题的仿真实验.结果表明:改进算法能够加快收敛速度,节省搜索时间,而且能够克服停滞行为的过早出现.
蚁群算法的改进及其在TSP问题中的应用
【摘 要】
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为了克服标准蚁群算法容易陷入局部最优化从而导致算法过早停滞的缺陷,论文引入了城市选择策略的变参数和局部最优搜索策略,同时对信息激素的更新方式提出了相应的改进策略,
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州交通大学教育部光电技术与智能控制重点实验室,兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070
【出 处】
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湖南工程学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2007年3期
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