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针对标准蚁群算法在求解旅行商问题（TSP）时存在收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,提出一种自适应蚁群优化算法．该算法设计了一种实时监测机制和一种新的搜索方向,实时监测机制可以让算法跳出局部最优值,并且当算法跳出局部最优值时,沿着新的搜索方向搜索,可以加快算法收敛到全局最优．通过对典型的TSP实例仿真实验,与基本蚁群算法、MMAS算法相对比,结果显示该算法在克服早熟现象和收敛速度方面有很大的优越性． 相似文献
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