蟻群算法的改進及TSP仿真研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、蟻群算法作為一種新穎的智能優(yōu)化算法,具有很好的魯棒性、正反饋性以及分布式計算等優(yōu)點,在求解復雜的組合優(yōu)化問題上表現(xiàn)出了很強的優(yōu)勢,受到越來越多的學者關注和研究,然而,與其他智能算法相比,該算法的搜索時間一般比較長,而且易于陷入局部最優(yōu)值.
　　本文針對蟻群算法在求解TSP問題時,存在的收斂速度慢和收斂精度不高的缺陷,提出了兩種改進的蟻群算法.
　　(1)提出了一種求解TSP的自適應蟻群優(yōu)化算法.該算法提出了新的更新信息素機制

2、和擴大局部搜索空間的策略,仿真結(jié)果顯示,上述改進的算法在收斂速度和收斂精度方面,較ACS算法和通用的MMAS算法有了很大的提高.
　　(2)提出了基于蜂群搜索思想的蟻群優(yōu)化算法.該算法在路徑選擇和信息素更新上采用了新的機制,采用新的路徑選擇機制擴大了算法的搜索空間,有效地避免了算法在搜索過程中出現(xiàn)的停滯現(xiàn)象,把混沌擾動引入到信息素更新,有利于算法在當前最優(yōu)值附近尋找更好的解,從而提高解的精度.仿真實驗結(jié)果表明,新算法整體性能較AC

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