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蚁群算法的参数分析
引用本文:蒋玲艳,张 军,钟树鸿.蚁群算法的参数分析[J].计算机工程与应用,2007,43(20):31-36.
作者姓名:蒋玲艳  张 军  钟树鸿
作者单位:中山大学计算机科学系 广州510275(蒋玲艳,张军),香港城市大学电子工程学系 香港九龙塘(钟树鸿)
基金项目:国家自然科学基金 , 广东省自然科学基金 , 教育部留学回国人员科研启动基金
摘    要:蚁群算法(ACS)是一种新型的分布式模拟进化算法,它有较强的解搜索能力、很好的适应性和鲁棒性等,但如果算法中各参数选择不当,则会使算法的运行时间变长,或者陷于局部最优,达到停滞状态。恰当的参数选择,可以使蚁群算法有较好的性能,较快地收敛到全局较优解。以TSP问题为例,通过采用不同参数匹配进行优化的数值实验,分析了算法中参数α、β、ρ对算法性能的影响,给出了一定指导性的建议。

关 键 词:蚁群算法  旅行商问题  参数分析
文章编号:1002-8331(2007)20-0031-06
修稿时间:2007-02

Analysis of parameters in ant colony system
JIANG Ling-yan,ZHANG Jun,ZHONG Shu-hong.Analysis of parameters in ant colony system[J].Computer Engineering and Applications,2007,43(20):31-36.
Authors:JIANG Ling-yan  ZHANG Jun  ZHONG Shu-hong
Affiliation:1.Department of Computer Science,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,China; 2.Department of Electronic Engineering,City University of Hong Kong,Kowloon Tong,Hong Kong
Abstract:Ant Colony System(ACS) algorithm has,if the appropriate parameters are selected,a rather optimistic performance,and can reach the global optimistic solution efficiently.There are many positive characteristics in ACS algorithm.It can,for instance,adapt to the new circumstances swiftly,and it is a robust algorithm.However,if the parameters are wrongly chosen,all these merits are gone.In this paper,lots of experiments are run to test how the parameters α,β,ρ work,and some useful suggestions are given.
Keywords:Ant Colony System  Traveling Salesman Problem  analysis of parameters
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