| 基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法 |
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| 引用本文： | 王晓婷,钱谦.基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法[J].电子测量技术,2019,42(9):35-39. |
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| 作者姓名： | 王晓婷 钱谦 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 昆明650500;昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 昆明650500 |
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| 摘 要： | 蚁群算法是一种启发式搜索算法,被广泛应用于求解复杂的组合优化问题。基本蚁群算法存在收敛速度慢和早熟停滞等问题,针对这些问题,提出了一种基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法。通过在选择策略中引入"搜索集中度"因子,让算法可以自适应的调节蚂蚁选择城市的范围,在此基础上采用动态改变信息素增量和信息素回滚的机制,缩短了搜索时间,也使算法更容易跳出局部极值。仿真实验结果表明,改进后的算法算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。
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| 关 键 词： | 蚁群算法 组合优化 搜索集中度 动态信息素增量 旅行商问题 |
Ant colony algorithm based on search concentration and dynamic pheromone updating |
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| Wang Xiaoting,Qian Qian.Ant colony algorithm based on search concentration and dynamic pheromone updating[J].Electronic Measurement Technology,2019,42(9):35-39. |
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| Authors: | Wang Xiaoting Qian Qian |
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| Affiliation: | Yunnan Key Laboratory of Computer Technology Applications, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China |
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| Abstract: | Wang Xiaoting;Qian Qian(Yunnan Key Laboratory of Computer Technology Applications,Kunming University of Science andTechnology,Kunming 650500,China) |
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| Keywords: | ant colony algorithm combinational optimization search concentration dynamic pheromone increment traveling salesman problem |
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